基于ICA-CSP-KNN的運動想象腦電意圖識別

打開文本圖片集

摘  要：運動想象意圖識別的準確率的提高對腦-機接口技術的發(fā)展具有重要意。該文以第Ⅳ屆BCI競賽的數(shù)據(jù)集Ⅰ的運動想象EEG信號為基礎，采用ICA-CSP-KNN相結(jié)合的方法對腦電信號進行意圖識別。首先用獨立成分分解（ICA）對腦電信號進行預處理，去除其中包含的眼電等干擾噪聲，利用共空間模式（Common Spatial Pattern，CSP）進行特征提取，最后采用K鄰近算法（K-Nearest Neighbor，KNN）進行特征分類。（剩余5195字）