發(fā)布時(shí)間：2017-06-15 22:12

  本文關(guān)鍵詞：多變量自回歸和多線性主成分分析結(jié)合的多通道信號(hào)特征提取研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機(jī)接口(BCI)系統(tǒng)通過從腦信號(hào)中提取特征對(duì)其進(jìn)行識(shí)別。針對(duì)自回歸模型特征提取方法和傳統(tǒng)主成分分析降維方法處理多通道信號(hào)的局限性,本文提出了多變量自回歸(MVAR)模型和多線性主成分分析(MPCA)結(jié)合的多通道特征提取方法,并用于腦磁圖/腦電圖(MEG/EEG)信號(hào)識(shí)別。首先計(jì)算MEG/EEG信號(hào)的MVAR模型的系數(shù)矩陣,然后采用MPCA對(duì)系數(shù)矩陣進(jìn)行降維,最后使用線性判別分析分類器對(duì)腦信號(hào)分類。創(chuàng)新在于將傳統(tǒng)單通道特征提取方法擴(kuò)展到多通道。選用BCI競(jìng)賽IV數(shù)據(jù)集3和1數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,兩組實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明MVAR和MPCA結(jié)合的特征提取方法處理多通道信號(hào)是可行的。
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 腦機(jī)接口 腦磁圖 腦電圖 多變量自回歸模型 多線性主成分分析 特征提取
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61473339) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2014M561202) 河北省2014年度博士后專項(xiàng)資助項(xiàng)目(B2014010005) 首批“河北省青年拔尖人才”資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：O212.1;TN911.7
【正文快照】： 引言腦機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)依賴人的意識(shí)通過腦信號(hào)來對(duì)計(jì)算機(jī)或其他的外部設(shè)備進(jìn)行控制[1]。如何提高腦電圖(electroencephalo-graph,EEG)和腦磁圖(magnetoencephalography,MEG)信號(hào)的識(shí)別性能仍是BCI研究中的關(guān)鍵問題[1]。目前腦信號(hào)的特征提取方法主要包

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本文編號(hào)：453642