作者:韩震宇; 刘锦; 吴小培 期刊:《计算机应用研究》 2019年第08期
由于脑电图(electroencephalo gram,EEG)能反映不同状态下大脑的思维活动,所以,基于EEG的运动想象识别已经成为一个新的研究热点。为了降低低质量样本对CSP(common spatial pattern)滤波器模型的组间传输性能的影响,提高正确率,提出了一种基于样本筛选的CSP滤波器增量更新方法。首先通过样本筛选的方法对EEG数据进行质量评估,然后剔除低识别率对应的单次训练数据,最后对优化后的样本所设计的CSP滤波器进行增量更新。实验室环境下,...
作者:高诺; 鲁昊; 鲁守银; 吴林彦 期刊:《生物医学工程研究》 2018年第02期
为了提高运动想象脑电信号的分类准确率,本研究提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的脑电信号分类提升方法。该方法利用遗传算法与共空间模式算法(common spatial pattern,CSP)相结合,进行不同时间段的特征提取,再利用遗传算法得到不同时间段对分类正确率的权值及数据可信度。利用本实验室采集的脑电信号进行测试,分类准确率由加权前的80%左右提升至加权后的95%以上。实验结果证实,该方法可以有效提高脑电信号分类...
作者:段锁林; 李伟; 潘礼正 期刊:《现代电子技术》 2018年第23期
提出一种粒子群算法(PSO)优化共同空间模式(CSP),结合离散小波变换(DWT)的特征提取算法(DWT-PSO-CSP)。使用离散小波变换(DWT)系数均值、方差、能量均值作为时频特征,PSO-CSP算法优化频带作为CSP滤波器输入,得到最优频带的空域特征,即选取脑电信号(EEG)的最优频带。采用串行特征融合策略将二者融合为新的特征,输入支持向量机(C-SVM)分类器。使用BCI2005desc_IIIa中四类运动想象数据进行分类仿真研究,分类正确率最高达到91.25%。仿...
作者:马文鸿; 陈勃 期刊:《福建电脑》 2017年第10期
本文提出一种基于注意力相关脑电分析的注意力状态识别方法,利用共同空间模式(CSP)滤波、通过自回归算法计算功率谱、进而采用统计分析选取差异明显的特征向量、并采用支持向量机(SVM)进行分类。实验表明,该方法可以有效分类注意力状态。
作者:吴林彦; 鲁昊; 高诺; 王涛 期刊:《生物医学工程研究》 2017年第03期
运动想象脑电特征快速准确提取是脑-机接口技术研究的重要问题。本研究分别讨论了共同空间模式(common spatial pattern,CSP)与小波包分析关于左右手运动想象特征提取的原理,并对两种方法进行了比较。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据,使用CSP与支持向量机(support vector machine,SVM)结合的分类正确率最高为85.5%;使用小波包分析与SVM结合的分类正确率最高为99%。同时对于本实验室采用Emotiv epoc+系统采集的运动想象脑...
作者:孟明; 朱俊青; 佘青山; 马玉良; 罗志增 期刊:《自动化学报》 2016年第12期
共同空间模式(Common spatial pattern,CSP)是运动想象脑机接口(Brain-computer interface,BCI)中常用的特征提取方法,但对多类任务的分类正确率却明显低于两类任务.通过引入堆叠降噪自动编码器(Stacked denoising autoencoders,SDA),提出了一种多类运动想象脑电信号(Electroencephalogram,EEG)的两级特征提取方法.首先利用一对多CSP(One versus restCSP,OVR-CSP)将脑电信号变换到使信号方差区别最大的低维空间...
作者:蓝晓栋 期刊:《中国医疗器械信息》 2012年第10期
在脑-机接口(BCI)研究中一个关键问题是准确地对EEG信号进行特征提取和模式分类,以得到人机通信与控制命令。经过对非靶刺激和靶刺激下诱发的EEG进行去均值、低通滤波、下采样等处理后,利用共同空间模式算法对所采集到的EEG数据进行特征提取,然后通过网格搜索法获取最优分类参数的情况下,利用基于径向基函数的支持向量机设计分类器。通过对3名受试者的实验数据进行各10次的处理后得到较好的分类效果,平均分类准确率为99.2%。实验...
作者:黄淦 刘广权 朱向阳 期刊:《中国生物医学工程学报》 2009年第06期
在目前以运动想像为基础的脑机接口(BCI)系统中,共同空间模式(CSP)方法作为一种有效的处理方法被广泛使用。但这种基于多通道的空间滤波方法并不能对频域信息进行处理,而且在通道数较少的情况下也无法应用。将每个通道的多个频段看成是新的通道运用CSP,并以此方法获得了2008年BCI竞赛中数据集IIb的第二名,平均Kappa系数达到0.58。该方法充分利用信号频域信息,以解决通道数过少的情况下基于想像运动模式分类的难题。
作者:吕俊 谢胜利 章晋龙 期刊:《电子与信息学报》 2009年第02期
在与运动相关的脑一机接口(Brain—Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)算法,抽取滤波后脑电信号的方差作为特征,并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与CSP不同,ASF是迭代算法,具有软判决机制,能够依据历代更新后的滤波器,自适应地降低离...
作者:杨帮华 陆文宇 何美燕 刘丽 期刊:《仪器仪表学报》 2012年第11期
针对脑机接口( brain computer interface, BCI)中2类运动想象任务的特征提取问题,提出了一种小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)与共同空间模式(common spatial pattern,CSP)相结合的脑电信号特征提取方法。该方法首先选择7个重要导联的脑电(electroencephalograph,EEG)信号,用‘haar’小波基进行三阶WPD分解;然后对每个导联分解后的其中5个子带进行重构,获取相关频域信息;最后对重构后信号利用CSP特...
作者:韩志军 杨帮华 何美燕 刘丽 期刊:《北京生物医学工程》 2015年第03期
目的:针对脑机接口中三类运动想象任务,提出一种最小二乘法自适应滤波结合独立成分分析以及样本熵( RLS-ICA-SampEn )、多类共同空间模式( CSP )、增量式支持向量机( ISVM )相结合的脑电识别新方法,以解决脑机接口中多类运动想象正确率低的问题。方法首先采用ICA将EEG分离,然后利用样本熵自动识别分离后的噪声,再采用RLS对识别出来的噪声进行滤波,最后进行信号重构,得到去除噪声的脑电信号。多类CSP采用“一对一”C...
作者:段锁林 尚允坤 潘礼正 期刊:《计算机测量与控制》 2016年第02期
针对多类运动想象情况下存在的脑电信号识别正确率比较低的问题,提出了一种基于小波包特定频段的小波包方差,小波包熵和共同空间模式相结合的脑电信号特征提取的方法,并将特征向量输入到支持向量机中达到分类的目的;首先选择重要导联的脑电信号,进行特定频段的小波包去噪和分解;其次对通道优化的重要导联的每个通道信号计算小波包方差和小波包熵值作为特征向量;然后对所有重要导联的分解系数重构并进行共同空间模式特征提取;最后结...