【摘 要】
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脑电信号的特征提取是脑—机接口（BCI）中的一个关键部分,对提高分类正确率和信息传输率起着决定性的作用。本研究利用多通道线性描述符提取脑电信号的分类特征信息,将三个描述
【机 构】
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南昌大学电子信息工程系,清华大学生物医学工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60318001）,北京自然科学基金重点项目（30510001）.
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脑电信号的特征提取是脑—机接口（BCI）中的一个关键部分,对提高分类正确率和信息传输率起着决定性的作用。本研究利用多通道线性描述符提取脑电信号的分类特征信息,将三个描述符单独和联合地施加于三个感兴趣的电极子集,导出12个特征矢量。五个受试参加了一个在线反馈BCI实验。实验期间他们被要求想象左手或右手运动,记录的脑电图数据用于离线分析。对来自7导和11导两个电极子集的8个特征矢量,五个受试平均的分类精度在89%和93.5%之间,而最好的分类精度在85%与99.9%之间。比较基于描述符的特征与基于自回归（AR
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