【摘要】：針對(duì)腦電信號(hào)(EEG)分類識(shí)別中的通道選擇問(wèn)題,本文提出了一種新型的Relief-SBS通道選擇算法。該算法結(jié)合Relief的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性原理和順序后向選擇算法的迭代思想對(duì)EEG通道進(jìn)行選擇。并用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行分類,取得最優(yōu)分類準(zhǔn)確率的通道即認(rèn)定為最優(yōu)通道。以運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為分析對(duì)象,結(jié)果表明利用ReliefSBS進(jìn)行通道選擇后系統(tǒng)能取得出色的分類準(zhǔn)確率,即使與其他的特征選擇方法相比,其分類準(zhǔn)確率也較為出色。另外,該方法選擇的最優(yōu)EEG通道的空間分布也與已知的神經(jīng)生理學(xué)知識(shí)一致,說(shuō)明了本方法的準(zhǔn)確性和有效性。該方法的提出為腦機(jī)接口通道選擇提供了新思路。
[Abstract]:To solve the problem of channel selection in (EEG) classification and recognition of EEG signals, a new Relief-SBS channel selection algorithm is proposed in this paper. The algorithm combines the statistical correlation principle of Relief and the iterative idea of sequential backward selection algorithm to select the EEG channel. The correlation coefficient method is used to classify, and the channel to obtain the optimal classification accuracy is identified as the optimal channel. Based on the experimental data of motion imagination task, the results show that the system can achieve excellent classification accuracy after channel selection using ReliefSBS, even compared with other feature selection methods, its classification accuracy is better. In addition, the spatial distribution of the optimal EEG channel selected by this method is consistent with the known knowledge of neurophysiology, which shows the accuracy and effectiveness of this method. This method provides a new idea for the selection of brain-computer interface channels.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN911.7;R338

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