本文選題：腦機(jī)接口　切入點(diǎn)：特征融合　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2015年08期

【摘要】：腦電信號(hào)(EEG)特征提取和分類是腦機(jī)接口(BCI)系統(tǒng)的核心問題之一。由于BCI系統(tǒng)中EEG信號(hào)多通道采樣和特征向量的高維性,有效的特征選擇算法已經(jīng)成為研究中不可分割的一部分。針對(duì)EEG特征選擇問題采用一種新方法:基于封裝式稀疏組lasso的EEG融合特征的同時(shí)通道和特征選擇方法。實(shí)驗(yàn)中將該方法與現(xiàn)有的通道選擇和特征選擇方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明,該方法更適用于高維融合特征的最優(yōu)特征子集選擇問題,且該算法穩(wěn)定、時(shí)間成本低。此外,在保證錯(cuò)誤率相當(dāng)或較低的情況下,該方法能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)通道和特征選擇。國(guó)際BCI競(jìng)賽IV的兩類運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)的測(cè)試錯(cuò)誤率為15.28%。
[Abstract]:The feature extraction and classification of EEG signal is one of the core problems in BCI system.Because of the multichannel sampling of EEG signal and the high dimension of feature vector in BCI system, the effective feature selection algorithm has become an integral part of the research.A new method for feature selection of EEG is proposed: a method of simultaneous channel and feature selection for EEG fusion features based on encapsulated sparse block lasso.Compared with the existing channel selection and feature selection methods, the experimental results show that the proposed method is more suitable for the optimal feature subset selection of high dimensional fusion features, and the algorithm is stable and has low time cost.In addition, the method can achieve both channel and feature selection under the condition that the error rate is equal or low.The test error rate of the two types of sport imagination signals in International BCI Competition IV is 15.28%.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61473339) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2014M561202) 河北省博士后專項(xiàng)(B2014010005) 首批“河北省青年拔尖人才”([2013]17)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP334.7;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1706492