【摘 要】
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脑-机接口（BCI）研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类，以输出控制命令．本文在对“模拟自然阅读”模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采
【机 构】
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九江职业技术学院继续教育部,中南民族大学生物医学工程学院,华中科技大学电子与信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30370393)
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脑-机接口（BCI）研究中的一个关键问题是如何正确地对EEG信号进行模式分类，以输出控制命令．本文在对“模拟自然阅读”模式下非靶刺激和靶刺激诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样和归一化等处理后，结合对视觉诱发事件相关电位时域特征分析，提取出最佳特征量，分别利用BP神经网络和线性感知器算法对这些特征模式进行了分类．最终平均识别正确率分别达到87％和84％以上．对比研究表明，BP神经网络算法的分类效果较好，推测这是由于大部分EEG模式线性可分，只有10％左右线性不可分但非线性可分造成的．为提高分类正确率，
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