基于瞬态视觉诱发电位的识别算法研究

作者：吴海静; 何庆华; 田逢春

来源：传感器与微系统, 2012, (04): 47-49.

DOI：10.13873/j.1000-97872012.04.026

• 瞬态视觉诱发电位
• 小波变换
• 主成分分析
• K近邻算法 transient visual evoked potential(TSVEP)
• wavelet transform
• principal component analysis(PCA)
• K-nearest neighbor(KNN)algorithm

基于瞬态视觉诱发电位的研究是脑机接口研究中的一种方法,其核心在于瞬态视觉诱发电位的识别算法研究。采用累加平均和小波分解滤波从强噪声背景下提取微弱的视觉诱发电位,采用主成分分析提取诱发电位的特征,用K近邻算法对得到的特征信号进行模式识别。采集三名受试者的脑电数据作为处理对象,识别准确率可以达到95%。实验结果表明:该方法可以比较准确地识别瞬态视觉诱发电位。

• 单位
  第三军医大学大坪医院; 重庆大学; 创伤、烧伤与复合伤研究国家重点实验室