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上传时间: 2021-03-24
详细说明:围绕独立成分分析(independent component analysis,ICA)在运动想象脑-机接口(大脑计算机接口,BCI)中的应用,作者重点研究了ICA空域滤波器的设计新方法。基于在不同时间采集的两个精确的6组运动想象的EEG数据集,分析和验证了ICA在BCI系统实现中的特点和优势,并与共同空间模式(公共空间模式:CSP)空域量化方法进行了比较。分量(电机相关的独立组件,MRICs)的自动检测,提出了ICA滤波器的有效设计概念,提出了基于不同顺序连续的EEG样本的ICA滤波器的设计和优化新思路,并建立了相应的ICA -BCI离线测试系统。在此基础上,研究了ICA滤波器的性能与设计样本之间的关系,比较了ICA-BCI和CSP-BCI对三类运动想象的识别和分类效果。针对具有相同长度和采集质量的不同样本EEG样本,设计设计性能基本一致的ICA滤波器。在对不同EEG数据集的组内和组间交叉测试实验中,作者建立的ICA-BCI系统表现出了比CSP-BCI系统更好的稳定性。综上,ICA在BCI系统实现中具有独特的优势和应用潜力。文中所得对实用ICA-BCI系统的建立具有一定的参考价值。
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