苏少军
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：华侨大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种运动想象异步BCI的空闲状态检测方法被引量：1
- 2013年
- 提出一种利用特殊运动想象训练样本与有限的空闲状态训练样本进行训练的方法,采用公共空间频率模式算法与功率谱密度算法分别提取样本的空域与频域上的特征.利用贝叶斯线性判别方法进行分类,设计出一种适用于异步脑-机接口(BCI)的具有两级分类结构的分类器.实验结果表明:该方法对包含空闲状态的脑电信号具有较好的分类效果;在利用较少电极的情况下,测试集样本的分类结果的正确率和均方误差分别为77.62%和0.495.
- 苏少军方慧娟
- 关键词：空闲状态分类器脑电信号
- 基于多参数公共空间频率模式算法的脑电特征提取被引量：1
- 2011年
- 针对目前脑机接口中提取明显的脑电信号特征较难以及特征维数较多的缺陷,提出了一种多参数的公共空间频率模式CSSP(Common Spatio-Spectral Pattern)算法对脑电信号进行特征提取。该算法对不同通道的脑电信号采取不同的延时因子,增强了CSSP算法在频域上的滤波效果。在对2003年国际脑机接口BCI(Brain Computer Interface)竞赛的运动想象脑电识别中,利用多参数CSSP特征提取方法结合支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类方法,在只提取两维特征的情况下,较公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)与CSSP算法,分类的正确率有了明显提高。同时,多参数的引入使该方法在特征提取上较CSP与CSSP算法具有更强的适用性。
- 苏少军方慧娟王根
- 关键词：脑机接口脑电图特征提取支持向量机
- 基于运动想象脑电的运动控制脑—机接口研究
- 脑-机接口（Brain-Computer Interface，BCI）系统是一种基于脑电信号，可以用来代替常规的脑外周神经和肌肉系统来实现与外界物体通讯与控制的技术。这几年，BCI技术在国内外得到了快速的发展，在军事、医...
- 苏少军
- 关键词：脑-机接口特征提取公共空间虚拟现实
- 文献传递
- 一种运动想象异步脑-机接口的空闲状态检测方法
- 设计了一种新的空闲状态的检测方法，该方法采用公共空间频率模式（CSSP）算法和ARMA谱估计方法提取样本的空域和频域特征，利用贝叶斯线性判别(BLDA)方法进行分类，设计出一种适用于异步脑-机接口(BCI)的具有两级分类...
- 苏少军方慧娟
- 关键词：空闲状态贝叶斯方法
- 文献传递
