基于ERD和累积能量的脑电特征提取方法

来源：计算机技术与发展杂志2017年第06期北京时间：

作者：林文通;张学军;黄丽亚;成谢锋

摘要：为了提高运动想象脑-机接口的分类正确率,提出了一种基于事件相关去同步(ERD)的频带能量特征和累积能量特征相结合的特征提取方法.对脑电信号提取ERD频带能量特征,使用线性判别分析(LDA)分类器进行分类,将LDA分类器的输出D作为分类置信度.当D大于设定的阈值时,判断进入运动想象状态,提取累积能量特征,将ERD频带能量特征与累积能量特征相结合,构建联合特征向量,使用LDA分类器进行了分类,得到最终分类结果.采用BCI 2003竞赛数据集Data III进行了实验.实验结果以分类正确率和互信息(MI)作为评估标准,提出的方法最大分类正确率为90%,最大互信息为0.51,结果优于大部分使用相同数据集的参赛队伍.实验结果验证了所提出方法的可行性、有效性,为设计在线脑-机接口模型提供了参考.

关键词：脑-机接口;事件相关去同步;累积能量;运动想象