《表1 MI响应能力优秀受试者组与随机受试者组的分类正确率（%）》

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《静息态脑电信号Lemple-Ziv复杂度与运动想象响应能力的相关性》

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以开目静息alpha频带C4、Cp4导联的LZC作为特征，对MI响应能力优秀受试者组与随机受试者组进行分类识别，同时利用能量特征[15]对本文数据进行分类识别，并作对比分析。从表1可以看到，无论对于左右手MI任务还是双手双脚MI任务，优秀受试者组和随机水平受试者组的LZC特征识别均可取得最高的分类正确率，分别为78.04%、70.24%。采用Ahn等[7]提出的开目静息C3、C4导联融合theta、alpha、beta、gamma频带的能量特征，则左手与右手MI任务A1组与C1组的分类正确率为71.96%，双手双脚MI任务A2组与C2组的分类正确率为63.33%。采用Zhang等[16]提出的谱熵特征，则2个组别的分类正确率分别为60.18%、55.48%。由此可见，静息态alpha频带的LZC特征可有效建立MI响应能力筛选模型，对于不同的MI任务具有通用性和一定的鲁棒性。