基于ICA-CSP-KNN的运动想象脑电意图识别
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摘 要：运动想象意图识别的准确率的提高对脑-机接口技术的发展具有重要意。该文以第Ⅳ届BCI竞赛的数据集Ⅰ的运动想象EEG信号为基础，采用ICA-CSP-KNN相结合的方法对脑电信号进行意图识别。首先用独立成分分解（ICA）对脑电信号进行预处理，去除其中包含的眼电等干扰噪声，利用共空间模式（Common Spatial Pattern，CSP）进行特征提取，最后采用K邻近算法（K-Nearest Neighbor，KNN）进行特征分类。（剩余5195字）