应用非负矩阵分解方法提取注意力相关脑电特征

摘要：

介绍了非负矩阵分解算法(NMF)的基本原理,给出一种利用NMF进行脑电能量谱特征提取的方法.设计试验对10个被试在三种不同注意任务中的脑电信号进行特征提取,并采用人工神经网络作为分类器进行分类测试.结果表明,NMF算法在高维特征空间具有较强的特征选择能力,其分类正确率明显高于主分量分析(PCA)方法和直接法,三种意识任务的分类正确率分别达到84.5%、88%和86.5%.

关键词：脑电、生物反馈治疗、非负矩阵分解、人工神经网络

所属期刊栏目：22

分类号：R318.04(医用一般科学)

资助基金：中国科学院资助项目60271025

在线出版日期：2006-04-13（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：67-72