能量熵在运动想象脑电信号分类中的应用  

The Application of Energy Entropy on Classification of Motor Imagery EEG Signals

作　　者：肖丹[1] 王平[1] 

机构地区：[1]江西蓝天学院信息技术研究所

出　　处：《江西科技学院学报》2008年第3期18-23,共6页Journal of Jiangxi University of Technology

摘　　要：对脑电信号进行特征提取和分类是脑机接口研究的核心问题,通过利用不同运动想象脑电信号能量熵的变化,从能量熵中提取特征,利用自定义基于统计理论分类方法进行分类,结果均达到90%以上。Feature extraction and classification of EEG is the core issue on brain computer interface.The energy entropy of different motor imagery EEG signals is used to extract features.Classification of Motor Imagery EEG is performed by a method based on the statistical theory.The results show that classification accuracy exceeds 90%.

关 键 词：脑机接口 脑电信号 能量熵 

分 类 号：R318[医药卫生—生物医学工程]