想象左右手运动的脑电特征提取及分类研究

针对想象运动的脑机接口(BCI)系统存在分类准确率低、抗干扰能力差等不足,提出一种将离散小波变换(DWT)和BP神经网络相结合的脑电识别方法(DWT-BP法)。通过计算想象左、右手运动的C3、C4的平均功率,合理确定时间窗设置,对时间窗内的平均功率信号进行离散小波变换,并选取尺度6上的逼近系数A6的组合信号作为脑电信号特征,以BP神经网络为分类器实现对脑电观测数据的分析。实验结果表明,DWT-BP方法能够较准确地提取脑电信号的本质特征,具有较好的抗干扰能力和分类性能,以及识别运动想象脑电信号的有效性,同时为实现运动想象在线BCI系统打下基础。