期刊简介
本刊是综合性学术期刊，主要刊登人工器官、生物材料、生物力学、生物信息与控制、生物医学测量、医药工程、生物工程、中医工程、计算机在医学中的应用、医疗器械等方面的理论研究和最新成果。适合从事生物医学工程的科研、工程人员及临床医生阅读，面向国内外公开发行。
往期目录
-
1999
-
2000
-
2001
-
2002
-
2003
-
2004
-
2005
-
2006
-
2007
-
2008
-
2009
-
2010
-
2011
-
2012
-
2013
-
2014
-
2015
-
2016
-
2017
-
2018
-
2019
首页>北京生物医学工程杂志
- 杂志名称：北京生物医学工程杂志
- 主管单位：北京市卫生健康委员会
- 主办单位：北京市心肺血管疾病研究所
- 国际刊号：1002-3208
- 国内刊号：11-2261/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：北京市优秀作品编辑奖（89）期刊收录：维普收录(中), 知网收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏
基于CSP的多类运动想象脑电特征自动选择算法
康莎莎；周蚌艳；吕钊；吴小培
关键词：共空间模式, 运动想象, 脑电信号, 矩阵近似联合对角化
摘要：目的 在基于协方差矩阵近似联合对角化(joint approximation diagonalization,JAD)的多类共空间模式(common spatial pattern,CSp)运动想象检测滤波器的设计过程中,需要对关键特征向量进行选择.较常用的基于“高得分特征值准则”的特征向量选择方法会出现不同类数据的高得分特征值对应同一个特征向量,因此导致无效CSP滤波器的出现,进而影响系统识别率.本文在传统JAD方法上提出一种特征值自动选择方法以解决特征值选择无效问题.方法 基于BCI Competition 2005dataⅢa(BCI2005)和实验室自主采集三类运动想象脑电(EEG)数据集,对不同想象类别数据对应同一个特征向量的异常现象进行实验分析.结果 在两个数据集自测试下,本方法的三类运动想象平均识别率分别达到82.78％和85.92％,比传统JAD提高3.44％和3.25％.结论 基于CSP的多类运动想象脑电特征自动选择算法能够有效解决特征值选择无效问题,进而提升运动想象BCI系统的分类识别率.
友情链接