【中图分类号】R318 【文献标识码】A 【文章编号】2095-6851(2017)04--01

    脑-机接口是一个不依赖于外周神经系统与肌肉组织等大脑输出通道的通信系统[1]。这种全新的技术能为那些神经受损，无法与外界正常交流的残疾人提供全新的信息交换与控制通道。小波分析能选择不同的小波基函数，通过基函数的尺度伸缩与平移来对信号进行分析，是一种应用非常广泛的时频分析工具[2]。共空间模式算法是在高维空间中给出两个分类，找到一个最大化的第一类方差，同时最小化第二类方差，然后对两个协方差矩阵同时对角化来设计最优的空间滤波器[3]。支持向量机是根据统计学习理论结构风险最小化提出的机器学习算法[4]。该算法在模式分类尤其是二分类方面能取得理想的效果。本文尝试将小波包分解，共空间模式与支持向量机算法结合应用于脑机接口系统的特征提取与分类环节。

    1.实验数据获取

    在实验中，使用Biosemi 32导脑电图仪进行信号采集，采样频率为2kHz，电极按照10-20国际标准安放。采集过程中，被试者头戴电极帽，以舒适姿势端坐在显示屏幕前，双眼注视屏幕中央视觉刺激界面 ......