计算智能与神经科学
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计算智能与神经科学/2007/文章

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脑-机接口:面向实际实现和潜在应用

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体积 2007 |文章的ID 82069 | 10 页面 | https://doi.org/10.1155/2007/82069

基于支持向量机和盲信源分离的在线脑机接口伪影去除

塞巴斯蒂安·哈尔德,1 迈克尔Bensch,2 尤尔根•悟道,1 马丁Bogdan,2,4 安德里亚Kubler,1 尼尔斯Birbaumer,1,3. 和 沃尔夫冈•罗森斯蒂尔2

1图宾根大学医学心理学和行为神经生物学研究所，加滕斯特29，图宾根72074，德国

2威廉Schickard学院计算机工程，蒂宾根大学，沙13，图宾根72076，德国

3.美国国立卫生研究院(NIH)，国立神经障碍与中风研究所(NINDS)，人类皮层生理学科，马里兰州20892

4莱比锡大学数学与计算机科学学院计算机科学研究所计算机工程，Johannisgasse 26，莱比锡04103，德国

学术编辑器:安杰Cichocki
收到了 2007年2月16日
修改后的 2007年5月31日
接受 2007年08月23日
发表 2007年11月12日

摘要

我们提出了一种结合盲源分离(BSS)和独立分量分析(ICA)(信号分解为工件和非工件)与支持向量机(SVMs)(自动分类)的在线使用的组合。为了选择合适的BSS/ICA方法，我们评估了三种ICA算法(JADE、Infomax和FastICA)和一种BSS算法(AMUSE)，以确定它们将肌电图(EMG)和眼电图(EOG)伪影分离到单个组件的能力。本文描述了使用经过训练的支持向量机对EMG和EOG工件进行分类的选定的BSS/ICA方法的实现，使该方法能够在带有在线反馈的测量中作为过滤器使用。这个过滤器评估了三个BCI数据集作为概念证明的方法。

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