多类运动想象任务脑电信号的KNN分类研究

摘要

针对基于多类任务的运动想象脑电信号的特点,使用共空间模式特征提取方法分别在"一对一"和"一对多"2种特征提取方法下提取了4类任务(想象左右手、双足以及舌头)运动想象脑电信号的特征。设计了基于多类任务模式的k最近邻分类器,针对多类任务分类过程中会出现不同类别的样本点数相等的情况,通过判断距离的方法改进了分类器,对2种特征提取方法下的共空间模式特征进行分类,分类结果的平均最大Kappa系数分别达到了0.55和0.59,说明了该特征提取及分类方法对该数据集的有效性。