P300 Speller中基于AdaBoost SVM的导联筛选研究

发布时间：2017-05-10 04:03

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【摘要】：P300 Speller是目前少数可以用于临床残疾人功能补偿的脑-机接口系统,P300 Speller的字符识别效率与脑电信号采集的头皮表面电极位置密切相关,过多的电极不但增加了使用者的不适感,且易引入噪声干扰进而影响系统的稳定性。采用并发展了一种基于AdaBoost SVM(adaptive boosting support vector machine)的特征筛选方法,对脑电导联进行优化筛选,通过对6位受试者的实验数据处理及分析,结果表明该方法可以在不显著影响识别效率的基础上降低导联数量76%以上。另外,相较于经典的SVM-RFE特征筛选方法,该方法极大降低了计算复杂度,更适用于训练数据庞大的脑电特征优化问题。
【作者单位】： 天津大学精密仪器与光电子工程学院;中国医学科学院生物医学工程研究所;
【关键词】： 脑-机接口 自适应增强 支持向量机 字符识别
【基金】：国家自然科学基金(90920015,30970875,61172008,81171423) 国家科技支撑计划(2012BAI34B03) 国家自然科学基金委-英国爱丁堡皇家学会联合研究项目(30910494) 教育部新世纪优秀人才计划资助项目
【分类号】：R318.0;TP334.7
【正文快照】： 1引言脑-机接口技术(BCI)在人脑和计算机之间建立一种不依赖于常规外周神经和肌肉系统的信息交流通路[1],它可以为具有严重肢体运动功能障碍但思维意识均正常的残疾患者提供帮助,一定程度上恢复其信息交流能力,从而起到改善生活质量、减轻家庭及社会负担的作用。当前大多数研

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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【共引文献】

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6 卓莉;郑t

本文编号：353937