無(wú)監(jiān)督的獼猴運(yùn)動(dòng)皮層鋒電位信號(hào)CKF解碼
[Abstract]:How to estimate the finger moving position through the neuron front potential signal of the motor cortex of rhesus monkeys is a neural decoding problem, and most of the existing methods use supervised training to solve this problem. The relationship between the neuron front potential signal and the finger moving position needs to be obtained from the training data, so its estimation performance depends on the training data. In this paper, an unsupervised decoding method is proposed, which is based on the state space model (State space model,SSM). The neural network is used to obtain the relationship between the number of neuron front potentials and the position of finger movement. Then the successive state estimation method is used to estimate the position of finger movement. In order to reduce the complexity of training and improve the accuracy of estimation, a nonlinear integral Kalman filter (Cubature Kalman filtering,CKF) is used to complete the training of neural network and the successive state estimation of finger position. Compared with the traditional method, the biggest characteristic of this method is that it can estimate the finger moving position directly from the neuron front potential cluster vector without supervised training. The experimental results show that when less supervised data are used, the existing methods have larger estimation errors than the present method, and when more supervised data are used, the existing methods have estimation errors similar to those of this method.
【作者單位】: 云南民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(61262091) 云南省第17批中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人資助項(xiàng)目(2014HB019) 云南省教育廳科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2014Z093) 云南民族大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2016YJCXS03)資助~~
【分類號(hào)】:TN713;R338
【二級(jí)參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2483310
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