基于BP神经网络的想象动作电位模式识别研究

脑-机接口是一种全新的信息交换与控制技术,其关键技术是要准确及时地识别出思维脑电的预期动作模式及其特征参数并将之转化为控制命令。本文通过分析和提取左、右手两种想象动作诱发的事件相关去同步(ERD)/同步(ERS)信号特征,并采用BP神经网络对特征量进行模式分类识别,以区分想象动作的意图,进而形成可用来控制轮椅、鼠标等外部机电设备的控制指令。研究结果表明该方法识别率高,速度快,可用于实时脑—机接口系统中。