单导联脑电信号P300分类研究

摘要：

针对单导联脑电(EEG)信号,提出一种基于约束独立分量分析(cICA)的P300特征提取方法.将单导联EEG信号分段及少次叠加平均后形成混合EEG数据,40次靶刺激对应EEG叠加平均构成的P300模板作为参考信号,经cICA算法只分解出一个含P300的独立分量,提取出3维特征向量送入线性分类器.针对实测EEG数据进行方法验证,单导联5试次情况下P300识别正确率达82.64％,信息传输率达16.80 b/m.实验结果表明,提出的方法在单导联较少试次情况下,能够有效提取P300,且对EEG导联位置在顶区范围不严格挑剔.

关键词：P300、分类、识别正确率、信息传输率

所属期刊栏目：35

分类号：R318;TH77(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金61071057

在线出版日期：2014-05-15（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：814-819