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J-GLOBAL ID：201902261022385920   整理番号：19A0212291

運動観察EEGに基づく運動方向解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of motion direction of EEG based on motion observation

著者 (6件)： Lu Peng (鄭州大学 電气工程学院,鄭州 450001;互聯网医療与健康服務河南省協同創新中心,鄭州 450001) ,  Xie Quanwei (鄭州大学 電气工程学院,鄭州,450001) ,  Li Xinjian (鄭州大学 電气工程学院,鄭州 450001;河南省脳科学与脳机接口技術重点実験室,鄭州450001) ,  Hu Yuxia (鄭州大学 電气工程学院,鄭州 450001;河南省脳科学与脳机接口技術重点実験室,鄭州450001) ,  Zhang Jingjing (鄭州大学 電气工程学院,鄭州,450001) ,  Liu Haojie (鄭州大学 電气工程学院,鄭州,450001)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 35  号： 11  ページ： 3318-3321  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 運動想像と比べ、運動観察の脳波信号は能動的思考に参与せず、解析の難点は信号振幅がより弱く、獲得しにくいことである。運動観察における方向判別について研究し、運動観察過程の脳波特徴の明らかな周波数帯を切り込み点として、運動観察による眼動追跡信号を用いて、有効な観察タスクを確定し、脳地形図列をマッピングし、活性化の脳領域をマッピングし、関連チャネルを選出した。次に、運動観察EEGの特定周波数帯におけるエネルギー特徴の明らかな特性により、CSPアルゴリズムを改善し、信号エネルギー特徴に基づき、SVMを用いて分類識別を行った。運動方向解析の平均80%以上の分類精度が得られ、最高は04Hz周波数帯で、86.28%に達し、運動観察仮想小車の左右回転の解析と識別を実現し、複雑な運動観察タスクEEGの解析と識別に有効な方法を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *周波数帯 ,  アルゴリズム ,  脳波 ,  チャネル ,  地形図 ,  脳領域 ,  脳波信号
準シソーラス用語： 分類精度 ,  想像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 運動 ,  観察 ,  EEG ,  解析