本文關(guān)鍵詞：分層向量自回歸的多通道腦電信號的特征提取研究　出處：《自動化學報》2016年08期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：有效的特征提取方法能提高腦機接口(Brain-computer interface,BCI)系統(tǒng)對腦電(Electroencephalogram,EEG)信號的識別率.因腦電信號都是多通道的,本文將分層向量自回歸(Hierarchical vector autoregression,HVAR)模型用于腦電信號的特征提取,并結(jié)合傳統(tǒng)的線性支持向量機(Support vector machine,SVM)用于腦電信號識別.該模型不僅克服了自回歸(Autoregression,AR)模型只能用來提取單通道特征的局限性,而且不再采用傳統(tǒng)VAR(Vector autoregression)模型所有通道共用一個時滯的處理方法.創(chuàng)新之處在于在傳統(tǒng)的VAR模型基礎上添加正則化思想,有效地壓縮參數(shù)空間,實現(xiàn)合理的分層結(jié)構(gòu).本文首次將HVAR模型用于由Keirn等采集并整理的腦電數(shù)據(jù)中.實驗結(jié)果證明HVAR模型在階數(shù)較小的情況下(2階)與階數(shù)較大(6階)的AR模型效果相當,可見低階的HVAR能很好地刻畫腦電信號的時空關(guān)聯(lián)關(guān)系,這說明HVAR可能是刻畫EEG信號的一種新穎的方法,這對其他多通道時間序列分析都有借鑒意義.
[Abstract]:Effective feature extraction method can improve the brain computer interface (Brain-computer, interface, BCI) on brain electrical system (Electroencephalogram, EEG) signal recognition rate. Because EEG signals are multi-channel and the hierarchical vector autoregression (Hierarchical vector autoregression, HVAR) model for feature extraction of EEG signal, and combined with the the traditional linear support vector machine (Support vector machine, SVM) for EEG signal recognition. The model not only overcomes the autoregressive (Autoregression, AR) model can only be used to extract the characteristics of single channel limitation, and not by the traditional VAR (Vector Autoregression) method to all channels share a innovation delay. Lies in adding regularization theory based on the traditional VAR model, effectively reduce the parameter space, hierarchical structure to achieve reasonable. This is the first HVAR model will be used by Keirn The EEG data acquisition and consolidation. The experimental results show that the HVAR model in the case of small order (2 order) and the order is large (6 order) equivalent AR model, spatial relationship of visible low order HVAR can well describe the EEG signal, indicating that HVAR may be a a novel method of describing EEG signal, which is of great significance to the analysis of time series of other channels.

【作者單位】： 燕山大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61473339) 中國博士后科學基金(2014M561202) 河北省博士后專項基金(B2014010005) 首批“河北省青年拔尖人才”項目([2013]17)資助~~
【分類號】：R318;TN911.7
【正文快照】： 通過建立計算機與腦電波之間的聯(lián)系從而實現(xiàn)大腦與外界信息的交換已經(jīng)成為多年的一個研究熱 點[1-2].腦機接口(Brain-computer interface,BCI)是一種新的人機交互方式,只需要通過大腦的活動信號將命令傳給計算機或其他外部設備[3].這種不依賴外圍神經(jīng)肌肉的通信系統(tǒng)為完全癱

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本文編號：1378586