本文關(guān)鍵詞：基于運動想象的腦電信號特征選擇及分類算法研究　出處：《西南科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 運動想象 腦電信號 特征提取 分類識別 CSP SVM

【摘要】：腦-機接口(Brain-Computer Interface,BCI)利用現(xiàn)代信息技術(shù)方法,在大腦層面研究腦電信號的處理過程,實現(xiàn)人機交互,為那些不能與外界正常溝通的殘障人士提供了全新思路。實現(xiàn)此技術(shù)的難題之一便是利用相關(guān)腦電信號處理算法對腦電信號進行有效分類。為提高多類腦電信號的分類識別性能,本文基于Berlin IVa和Graz Data Set 2a兩個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集對多類運動想象腦電信號的相關(guān)處理算法展開了深入研究。主要工作如下:對于Berlin IVa兩類運動想象腦電信號,為解決其數(shù)據(jù)維度高、平均分類正確率低這些問題,本文首先分別采用了MI互信息(Mutual Information,MI)、AR功率譜估計、CSP共空間模式提取有效的時間、頻率、電極參數(shù),實驗結(jié)果表明以上三種算法都能有效降低特征信號維度;然后運用LDA線性判別(Linear discriminant analysis)進行分類,發(fā)現(xiàn)利用AR-CSP組合算法進行特征提取時能進一步提高分類識別準(zhǔn)確率。與2005年第三屆國際腦機接口競賽獲獎結(jié)果相比,本文分類效果僅次于第一名。針對Graz Data Set 2a四類運動想象腦電信號,為提高數(shù)據(jù)信噪比,本文運用獨立成分分析法進行盲源分離;針對非平穩(wěn)非線性特性運用了Wavelet小波分析和CSP共空間模式進行特征提取;然后使用SVM支持向量機進行分類。由于傳統(tǒng)SVM算法在參數(shù)的選取上存在工作量大、尋優(yōu)費時的缺陷,本文結(jié)合GA遺傳算法(Genetic Algorithm)實現(xiàn)了懲罰因子和核參數(shù)最優(yōu)值的快速選取�？紤]到GA搜索比較耗時,本文實現(xiàn)了并行計算和模型保存機制。最終兩種組合算法的分類效果相比之前都有很大提升。與競賽結(jié)果相比,本文不僅可從多個角度衡量算法的有效性和可行性,而且本文采用的CSP-GA-SVM組合算法的KAPPA值高于2008年競賽獲獎結(jié)果第一名,Wavelet-GA-SVM的分類效果僅次于競賽第二名,從而為腦電信號特征提取與分類提供了新的解決方案。最后,本文基于BCI2000平臺進行了虛擬光標(biāo)移動實驗。將文中的部分算法應(yīng)用于此實驗,實現(xiàn)了虛擬控制,為腦電信號處理的實際應(yīng)用提供參考。
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R318;TN911.7

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