脑电信号(EEG)分类方法

脑电信号（EEG）是一种研究脑活动的重要信息来源，基于脑电信号的人与计算机的通信已成为一种新的人机接口方式。运用时域回归方法对2～5种不同思维脑电信号进行预处理，用AR模型提取信号分段前后特征，最后用BP算法进行分类。并对分段前后的分类结果进行比较，实验表明，该方法达到很好的分类效果。  Abstract:    Electroencephalogram  （EEG）  signal  is  an  important  information  source  of  underlying  brain  processes．  The  communi-cation  based  on  EEG  between  human  brain  and  computer  is  a  new  modality  of  human-computer  interaction.  Through  time-domain  regression  method  for  2~5  kinds  of  EEG  Denoising  pretreatment，AR  model  coefficient  is  extracted  as  feature  vector，classifies  themental  tasks  based  on  BP  network．Comparing  the  classification  results  experiments  show  that  this  method  can  achieve  good  classification  results.