基于感觉运动BCI系统的EEG手部运动分类

对于残疾人或者运动不便的健全人,感觉运动相关的BCI（Brain Computer Interface）系统是十分必要的.BCI系统的关键部分是对EEG（Eletroencepalograph）信号的采集、提取和分类.本文研究的是手部三种动作在运动执行的情况下,人脑产生的EEG信号的不同.利用EEG信号在运动时发生于大脑感觉运动皮层区域的ERS（Event-Related Synchronization）和ERD（Event-Related Desynchronization）现象,运用EMD（Empirical Mode Decomposition）等算法进行信号的特征提取,然后进行分类,得出了平均准确率为78.75％的良好结果.此次研究提供了一种基于EMD新的有效的运动相关BCI系统研发中的EEG信号的特征提取算法.