基于想象左右手运动思维脑电的提取及分类研究

摘要

目的在基于思维作业的脑-机接口中,探讨如何提取脑电信号特征并对其进行准确有效地分类。方法对5例受试者进行3种不同思维作业试验,并对每例受试者两种不同思维作业脑电进行组合,随后用确定性自回归模型(fixedautoregressivemodels,FAR)和自适应自回归模型(adaptiveautoregressivemodels,AAR)提取脑电特征,分别利用Burg′s算法得到FAR特征系数和最小均方误差算法得到AAR特征系数;最后通过前向BP神经网络对这些特征进行分类。结果利用FAR模型得到的最佳分类结果为93.52%,利用AAR模型得到的最佳分类结果仅为87.96%。结论同AAR模型相比,FAR模型可以更好地提取不同思维脑电特征,并在采用合适识别分类算法基础上获得更佳分类效果。