采用改进共空间模式算法的四类表情辅助脑电信号识别方法

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采用改进共空间模式算法的四类表情辅助脑电信号识别方法

更新时间：2025-07-09

- 采用改进共空间模式算法的四类表情辅助脑电信号识别方法
- Issue 12, Pages: 136-143(2022)
- 作者机构：
  
  1. 新疆大学机械工程学院
  2. 西安交通大学机械工程学院
  3. 新疆医科大学第一附属医院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： R318;TN911.7
- Published：2022
- 稿件说明：
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[J]. 2022, (12): 136-143.
DOI：

[J]. 2022, (12): 136-143. DOI：

摘要

针对采用传统共空间模式(CSP)算法处理脑电信号时存在的特征提取困难、计算复杂度高及信号识别率低等问题，提出了一种基于重复二分滤波器组共空间模式(RB-FBCSP)算法和支持向量机(SVM)算法的4类(左撇嘴、右撇嘴、皱眉、扬眉)表情辅助脑电信号识别方法。利用滤波器组筛选出表情辅助脑电信号中包含α波和θ波的信号；将4类表情看作上面部表情(皱眉、扬眉)和下面部表情(左撇嘴、右撇嘴)两大类进行CSP特征提取，并结合SVM分类器进行分类；将识别出的上面部和下面部表情脑电信号均重复进行一次CSP特征提取和SVM二分类，实现表情辅助脑电信号的四分类。实验结果表明：所提识别方法的计算复杂度与采用传统CSP扩展算法的脑电信号识别方法相比有明显降低，且运算耗时少、平均分类准确率高，可达89.61%;相比于传统OVO-CSP、OVR-CSP和小波包变换算法结合SVM分类，所提识别方法的平均识别率分别提高了9.23%、9.82%和8.04%。

Abstract

关键词

Keywords

references

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