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논문 기본정보
A Feature Extraction Method for Brain Computer Interface Based on Multivariate Empirical Mode Decomposition
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 生物醫學工程學雜志 = Journal of biomedical engineering |
| ISSN | 1001-5515, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | WANG, Jin-jia,LIU, Yuan |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 본 논문은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템 중 다중 경로 비정상 뇌전도(EEG) 신호와 뇌자도(MEG) 신호에 초점을 맞추어, 다변량 경험적 모드 분해(MEMD)와 출력 특성을 결합한 신호 특성 추출 알고리즘을 제안하였다. 우선 MEMD 알고리즘에 의해 다중 경로 뇌신호를 일련의 다양한 척도 다양한 요소의 고유 모드 함수(IMF)에 근사한 정상 분량으로 분해하였으며, 다음 각 IMF 분량에 대해 출력 특성을 추출하고 주성분분석을 이용하여 차원을 낮게 처리하였다. 마지막으로 선형 판별 분석 분류기로 신호 특성을 분류하였다. 실험은 제3차와 제4차 국제 BCI 경기의 데이터를 이용하여 검증하였으며, 피질 EEG 신호와 MEG 신호의 운동 상상 임무에 대해 식별한 정확도는 각각 92.0%와 46.2%에 도달하였고 경기 1위 수준에 있었다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방법은 비교적 유효성과 안정성이 좋았으며 뇌신호 특성 추출에 새로운 아이디어를 제공하였다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART74173539 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | brain computer interface,electrocorticogram,magnetoencephalogram,multivariate empirical mode decomposition,intrinsic mode function,power feature,뇌-컴퓨터 인터페이스,피질전도,뇌자도,다변량 경험적 모드 분해,고유 모드 함수,출력 특성 |