基于独立成分分析和卡尔曼平滑的P300单次提取技术

摘要

本发明涉及一种基于独立成分分析和卡尔曼平滑的P300单次提取技术。本发明旨在提高基于P300的动态系统的效率和准确率。本发明通过去除脑电信号(EEG)中的眨眼伪迹和随机噪声，提高了脑电信号(EEG)的信噪比，使其更易于识别；将处理后的脑电信号(EEG)的时域特征作为分类特征，获取特征向量，对特征向量进行降维和模式识别，判断当前脑电信号(EEG)是否属于P300电位，输出对应命令。本发明对于提高基于P300的动态系统的系统效率和准确率有重大意义。本发明属于人机交互科学和认知神经科学领域的综合应用。