【摘 要】
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提出了一种基于归一化AR模型谱值和Mahalanobis距离的想像手部运动脑电信号识别方法.对C3和C4电极脑电信号进行AR模型谱估计,将肢体运动相关的Mu节律(8~12Hz)和Beta节律(20~2
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61172134)
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提出了一种基于归一化AR模型谱值和Mahalanobis距离的想像手部运动脑电信号识别方法.对C3和C4电极脑电信号进行AR模型谱估计,将肢体运动相关的Mu节律(8~12Hz)和Beta节律(20~24Hz)谱值归一化作为特征值,构成的二维特征向量提供给基于距离测度的Mahalanobis距离分类器进行模式识别.对国际BCI竞赛相关数据进行测试,最高分类正确率和最大互信息分别达到了92.86%和0.653 9bit,优于目前已发表成果的识别水平.
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