多域特征融合的脑电信号肢体运动特征提取与动作识别

来源：电子测量技术杂志2024年第18期北京时间：

作者：肖健，党选举

单位：1.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院 桂林 541004; 2.广西智能综合自动化高校重点实验室 桂林 541004

摘要：在脑电信号的肢体运动想象特征分类识别中，融合不同域特征提取时，存在动作识别准确度不高的问题。针对此问题，本文依据多通道采集中肢体运动想象脑电特征的复杂不同域关系，设计了用于识别肢体动作的脑电-对称正定网络运动特征分类模型，有效提取并融合不同域特征，实现了基于脑电信号的肢体特征分类以及动作的有效识别。实验结果表明，在识别四类肢体是否运动的运动想象数据集BCI Competition IV 2a上，基于所构建的分类模型在动作识别时的准确率达到0.85，Kappa系数达到0.80，具有较高精度。

关键词：脑机接口;运动想象;黎曼几何;小波包分解;神经网络

基金资助：国家自然科学基金(62263004)、广西重点研发计划项目(桂科 AB23075102)资助