论文摘要
脑机接口（brain-computer interface,BCI）的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位（c-VEP） BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差（the least mean square error,LMSE）创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子（the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析（CCA）及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 汤祯宇,魏庆国,卢宗武
关键词: 脑机接口,编码调制视觉诱发电位,潜伏延迟,空域时域滤波,分类准确率
来源: 科学技术与工程 2019年15期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,医药卫生科技,信息科技
专业: 生物学,生物医学工程,电信技术
单位: 南昌大学信息工程学院电子系
基金: 国家自然科学基金(61663025)资助
分类号: R318;TN911.7
页码: 226-232
总页数: 7
文件大小: 281K
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标签：脑机接口论文; 编码调制视觉诱发电位论文; 潜伏延迟论文; 空域时域滤波论文; 分类准确率论文;