脑电信号共空间模式模糊融合的研究

作     者：徐鲁强 肖光灿 黎茂锋 XU Luqiang;XIAO Guangcan;LI Maofeng

作者机构：西南交通大学信息学院成都610031 西南科技大学计算机学院绵阳621010 

出 版 物：《生物医学工程学杂志》 (Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2015年第32卷第6期

页      面：1173-1178页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 0836[工学-生物工程] 

基　　金：四川省人社厅留学择优资助项目 绵阳网络融合工程实验室开放基金资助项目(12ZXWK07) 

主　　题：脑电 共空间模式 信息融合 脑机接口 线性识别 Choquet 模糊积分 

摘      要：共空间模式(CSP)是脑电信号特征提取的主要方法,但它存在较严重的过拟合问题。本文提出对多通道脑电数据划分多个区域,分别用CSP算法提取各区域的脑电数据特征,对得到的各特征分别进行线性分类,用Choquet模糊积分融合各线性分类结果,有助于克服脑电信号处理的过拟合问题和提高脑电信号识别准确度,从而给出了脑电数据处理的一种新框架。采用2005年国际脑机接口(BCI)竞赛数据验证该处理框架,获得的识别准确率显著提高,并且在一定程度上解决了CSP的过拟合问题,显示了本框架处理脑电信息的有效性。