基于平移窗运动想象脑电信号活动段提取
2021年电子技术应用第9期
张 莉1，王凯瑞1，李 杨1，汪清山1，蔡 靖1，王 钢2
1.吉林大学 仪器科学与电气工程学院，吉林 长春130026；2.北华大学，吉林 吉林132013
摘要： 为了迅速、准确地识别运动想象的脑电信号，提出了一种基于平移窗的运动想象脑电信号活动段提取方法。该方法对运动想象脑电信号Mu/Beta节律的事件相关同步化/去同步化(ERS/ERD)特征进行检测，提取ERS/ERD特征明显的时段；再利用统计量进行特征提取，通过Classify分类器进行信号分类。利用2003年BCI竞赛data set Ⅲ进行测试，分类准确率达到83.571 4%。该方法可以评价受试者的脑活动状态，提高运动想象脑电信号的识别准确率，对脑-机接口实时控制系统的研究有一定的帮助。
中图分类号： TN98；TP391.4
文献标识码： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201223
中文引用格式： 张莉，王凯瑞，李杨，等. 基于平移窗运动想象脑电信号活动段提取[J].电子技术应用，2021，47(9)：35-38.
英文引用格式： Zhang Li，Wang Kairui，Li Yang，et al. Activity segment extraction of electroencephalogram for imagery movement based on translating window[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(9)：35-38.
文献标识码： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.201223
中文引用格式： 张莉，王凯瑞，李杨，等. 基于平移窗运动想象脑电信号活动段提取[J].电子技术应用，2021，47(9)：35-38.
英文引用格式： Zhang Li，Wang Kairui，Li Yang，et al. Activity segment extraction of electroencephalogram for imagery movement based on translating window[J]. Application of Electronic Technique，2021，47(9)：35-38.
Activity segment extraction of electroencephalogram for imagery movement based on translating window
Zhang Li1，Wang Kairui1，Li Yang1，Wang Qingshan1，Cai Jing1，Wang Gang2
1.College of Instrumentation & Electrical Engineering，Jilin University，Changchun 130026，China； 2.Beihua University，Jilin 132013，China
Abstract： In order to quickly and accurately identify electroencephalography(EEG) for imagery movement, in this paper, a method is proposed for extracting active segments of EEG signal for imagery movement based on translating window. This method detects the ERS/ERD characteristics of EEG signal, extracts the time periods with obvious ERS/ERD characteristics, uses the statistics to extract feature, and classifies them with the Classify classifier.Using experiment data set Ⅲ of BCI competition in 2003, the classification accuracy rate reaches 83.571 4%. This method can evaluate the brain activity state of subjects, improve the recognition accuracy of motor imagery EEG signals, and be beneficial to the research of brain-computer interface real-time control system.
Key words : recognition of electroencephalograph；active segments detection；event-related synchronization/desynchronization；Mu/Beta rhythm
0 引言
脑-计算机接口(Brain-Computer Interface，BCI)是指在人脑与计算机或其他电子设备之间建立一种直接信息交互的通道[1-3]。这种信息交互方式不依赖于外周神经以及肌肉组织，可以为瘫痪病人，尤其是丧失了肌体运动功能但思维正常的患者，提供一种新的与外界进行交流控制的途径[3-4]。同时，脑-机接口技术在非医学领域提供了一种新的思维控制的娱乐方式,在军事、智能交通、智能家居、情感识别等领域也有很大的应用前景[4]。
1973年，Vidal等首次使用brain-computer interface来表述人脑与外界的直接信息传输通路，并提出了脑-机接口系统的框架雏形[1]。90年代初，出现了基于感觉运动节律的脑-机接口。在Wolpaw等开发的Wadsworth BCI中，受试者利用Mu/Beta节律实现一维、二维光标控制[5-6]。Graz BCI团队建立了可区分想象身体不同部位运动(包括左右手、脚、舌头)时脑电信号的脑-机接口系统[7]。
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作者信息：
张 莉1，王凯瑞1，李 杨1，汪清山1，蔡 靖1，王 钢2
(1.吉林大学 仪器科学与电气工程学院，吉林 长春130026；2.北华大学，吉林 吉林132013)
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