王美娥， 徐艳华

(1.河南省省立医院神经内科，郑州 450000 ；2.中原科技学院，郑州 450000)

1 引 言

脑机接口技术是通过采集患者脑电波信号来控制外部辅助设备，以帮助患者复健或者实现生活自理[1]。脑机接口技术开发应用过程中，最大的难题是如何提高脑电运动想象分类，即如何准确分辨患者发出的脑电波信号中所蕴含的控制指令[2]。只有明确脑电运动，才能控制外部设备更好地为患者服务，否则一旦解析错误，将极易给患者带来危险。

针对上述情况，关于脑电运动想象分类问题的研究得到很多学者的重视。程时伟等[3]将卷积神经网络用于脑电运动信号识别与分类，实现人与运行机器人之间的相互传导，控制机器人帮助肢体运动障碍患者的日常生活和康复训练。张进等[4]组合两类分类器，分类不同状态下脑电信号类型，控制机械手臂作业和运动。赵杰等[5]利用奇异谱分析方法进行脑电信号伪迹去除和节律提取，以支持向量机作为分类器，分析孤独症儿童脑电信号，以利于治疗。

基于前人研究经验，本研究提出基于小波包分解和共空间模式方法的脑电运动想象分类方法。该方法以小波包分解算法提取脑电波信号特征，以共空间模式构建分类器，分类脑电运动想象指令，控制外部设备行动，帮助瘫痪患者在一定程度实现行动自由。

2 材料与方法

2.1 实验材料

以3 cm×4 cm中低频通用电极及脑电波采集装置作为电极帽，研究了一种运动想象方法。用一台智能小车控制四类运动想象任务的分类正确率。……