一种新的脑电特征提取方法研究

基于控制信号为皮层慢电位的脑机接口数据,本文提出了一种脑电模式识别的新方法。该算法将脑电数据的近似熵值、自相关系数和皮层慢电位组合成新的特征向量,并选取k-近邻法作为分类器进行模式识别。在公开测试集中,新算法能达到较高的识别率,同时表明近似熵和自相关系数可以作为新参量对脑电数据进行分析。