针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCICompetition2005”中的DatasetⅢa为例,先对采集的4类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。
2021-11-15 09:49:02
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多类运动想象脑机接口控制的虚拟漫游，谷艳蕾，张吉财，本研究旨在区分想象左手、右手、脚运动三种状态下的脑电信号，从而建立在虚拟环境中控制左转、右转、前行、停止的脑机接口系统。
2021-10-28 01:03:07
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针对基于两种不同意识任务( 想象左手运动和想象右手运动) 的脑机接口, 使用共空间模式算法对 BCI 2003 竞赛数据进行特征提取; 基于滑动时间窗, 利用 CSP 方法对C3, Cz 和 C4 位置的脑电信号进行处理利用支持向量机对特征进行分类, 获得最大分类正确率 82 86% , 最佳时间点 4 09 s, 最大互信息 0 47 bit, 最大互信息陡度 0 431 bit/s与 BCI 2003 竞赛结果相比, 最大互信息陡度有了显著提高, 证明该方法更适合 BCI 实时系统的要求
2021-10-08 10:11:48
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运动想象分类matlab代码介绍
用于MI-BCI分类的CNN-SAE程序。
（基于“用于脑电运动图像信号分类的新型深度学习方法”）
使用此程序时，请与rasmusbergpal的lisense一起使用。
CNN-SAE（MI-BCI）是用于对Motor
Imagery
EEG信号进行分类的matlab程序。
基于rasmusbergpal编程的CNN-SAE（MI-BCI）
基于。NET的该程序的理论。
此外，我们对其进行了一些更改以改善结果。
该程序的性能基于（单击此处以获取更多信息）。
为了提高性能，我们使用结合了时间，频率和位置信息的短时傅立叶变换（STFT）的输入形式来研究CNN。
分别采用基于带通（BP）特征和功率谱密度（PSD）特征的Fisher判别分析型F分数来选择主题最佳频带。
在实验中，分别将与运动图像脑电信号有关的典型频带，主题最优频带和扩展频带用作CNN的输入图像的频率范围。
可以在“
excel”文件的“
python”文件字典中找到CNN的结果。
python代码基于具有GPU加速的tensorflow
1.6进行编程。
Matlab代码与python代码类
2021-09-06 21:25:19
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行业分类-电信-一种基于RandomSelectRCSP的运动想象脑电信号特征提取方法.rar
2021-08-24 09:05:13
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行业-电子政务-一种基于运动想象和稳态视觉诱发电位的二维光标运动控制系统及方法.zip
2021-08-23 09:01:51
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从运动想象脑电信号的特点出发，利用α、β节律事件相关同步化和去同步化特性，对BCI Competition 2008 Dataset 2b数据进行运动想象特征提取和模式识别。对单次被试数据进行各种脑节律提取，功率谱能力分析，用eeglab工具箱进行GUI界面设计。对多次被试数据使用四种常用脑电信号提取算法进行特征提取，包括小波分析法（DWT）、自回归模式法（AR）、功率谱分析法（PSD）和共同空间模式法（CSP），用支持向量机（SVM）分类器进行模式识别分类，用集成学习Adaboosting算法进行分类优化，并设计GUI界面实现上述功能，使用DSP CCS集成开发环境实现仿真模拟。
注：包含代码
2021-07-20 09:06:12
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