基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别

摘要

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(8～12 Hz)和Beta节律(20～24 Hz)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 9 bit,优于目前已发表成果的识别水平.