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基于Pearson与FBRCSP的运动想象脑电分类研究
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作者 王鹏 谭理泽 马云云 《电子技术应用》 2025年第10期11-16,共6页
脑机接口(BCI)为用户提供了一种无需依赖外周神经和肌肉的控制通道,广泛应用于神经肌肉疾病患者的康复治疗。基于运动想象(MI)的BCI利用大脑在运动任务想象过程中的信号,实现无需肢体运动的控制。为提高MI-BCI的分类性能,提出了一种结... 脑机接口(BCI)为用户提供了一种无需依赖外周神经和肌肉的控制通道,广泛应用于神经肌肉疾病患者的康复治疗。基于运动想象(MI)的BCI利用大脑在运动任务想象过程中的信号,实现无需肢体运动的控制。为提高MI-BCI的分类性能,提出了一种结合皮尔逊相关系数通道选择(PCCS)和滤波器组正则化共空间模式(FBRCSP)的方法。首先,通过PCCS对EEG信号进行通道选择,保留关键信号并去除冗余信息;然后,采用FBRCSP优化空间模式提取判别性特征。在BCI Competition Ⅲ Ⅳa和Ⅳ Dataset Ⅰ数据集上进行了验证。实验结果表明,PCCS-FBRCSP方法在分类准确率和稳定性方面优于传统方法,尤其在跨个体实验中展现出更强的鲁棒性。同时,该方法有效降低了计算复杂度,具有较好的应用潜力。 展开更多
关键词 脑机接口 运动想象 皮尔逊相关系数 通道选择 fbrcsp 特征提取
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