"模拟阅读"脑-机接口N2P3成分的自动提取

摘要：

提出了一种基于ICA和局部能量最大的单次自动提取脑电信号中N2和P3成分的方法.实验采集了七名健康受试者在观察"模拟阅读"刺激界面状态下的32导的脑电信号,利用FastICA算法对单试次脑电信号进行盲源分离,将得到的32个分量用样本方差最大方法,在固定时间段自动提取脑电信号中N2和P3成分.把N2、P3分量直接作为单次提取的特征,利用支持向量机进行分类,同时和最优单通道时域特征的分类进行对比.结果表明:基于ICA方法可以有效地自动提取单次脑电信号中N2和P3成分,且分类效果比最优单通道有显著提高.

关键词：模拟阅读、ICA、单次特征、自动提取、SVM

所属期刊栏目：45

分类号：TP334.7(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目91120017,81271659;中央高校基本科研业务费资助项目CZY13031

在线出版日期：2017-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：923-928