基于贝叶斯网络的运动想象脑电信号分析

摘要：

传统运动想象脑电信号判别分析方法存在提取特征数量多、不能反映脑电信号本质特征等问题。为此，提出一种基于贝叶斯网络结构的直观判别分析方法，用于描述进行左右手运动想象时各个导联脑电信号所组成网络的结构差异。在结构学习中引入各个导联的位置信息，利用连续高斯分布对其进行描述，以充分反映脑电信号的高时间、空间分布特征，实现对左右手运动想象脑电信号的网络建模。分别在国际脑电比赛数据集及实验室采集的数据集上进行实验，结果表明，该方法能准确反映各个导联脑电信号的特征及导联之间的关联情况，与PCA+fisherscore方法相比，具有较高的识别率和稳定性。

关键词：脑电信号、运动想象、贝叶斯网络、结构学习、导联位置、高斯分布

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61272267,61170220；教育部新世纪人才计划基金资助项目NCET-11-0381。

在线出版日期：2014-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：136-140