脳波を用いたBCIにおける運動イメージの有無の識別のための特徴抽出手法の検討

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概要

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• Methods for extracting features of motor imagery from 1-channel bipolar EEG were evaluated. The EEG power spectrums which were used as feature vectors were calculated with filter bank, FFT and AR model, and were then classified by linear discriminant analysis (LDA) to discriminate motor imagery and resting states. It was shown that the extraction method using AR model gave the best result with the average true positive rate of 83% (σ = 7%). Furthermore, when principal component analysis (PCA) was applied to the feature vectors, the dimension of the feature vectors could be reduced without decreasing accuracy of discrimination.

• 2009-10-01

著者

• 加納 慎一郎

  東北大学大学院工学研究科電子工学専攻

• 宮本 浩一郎

  東北大学大学院工学研究科

• 吉信 達夫

  東北大学 大学院医工学研究科 医工学専攻

• Susila I

  東北大学大学院工学研究科

• 吉信 達夫

  東北大学大学院工学研究科

• 吉信 達夫

  東北大学大学院工学研究科 医工学研究科

• 加納 慎一郎

  東北工業大学 工学部

• I Putu

  東北大学大学院工学研究科

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