P300脑电信号的特征提取及分类研究  

作　　者：马也[1] 姜光萍 

机构地区：[1]装甲兵工程学院,北京100072 [2]乌鲁木齐市中医院,乌鲁木齐830000

出　　处：《山东工业技术》2017年第10期202-204,共3页Journal of Shandong Industrial Technology

摘　　要：针对P300脑电信号信噪比低,分类困难的特点,本文研究了一种基于独立分量分析和支持向量机相结合的脑电信号处理方法。首先对P300脑电信号进行叠加平均,根据ICA算法的要求,对叠加平均的信号进行去均值及白化处理。然后使用快速定点的Fast ICA算法提取P300脑电信号的特征向量,最后送入支持向量机进行分类。采用国际BCI竞赛III中的Data Set II数据进行验证,算法的最高分类正确率达90.12%。本算法原理简单,能有效提取P300脑电信号的特征,对P300脑电信号特征提取及分类的任务提供参考方法。

关 键 词：P300脑电信号 特征提取 独立分量分析 支持向量机 

分 类 号：R318[医药卫生—生物医学工程] TN911.7[医药卫生—基础医学]