本文關(guān)鍵詞：面向運動想象的腦電信號特征選擇與特征提取算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西南科技大學》 2015年

面向運動想象的腦電信號特征選擇與特征提取算法研究

唐肖芳  

【摘要】：近十幾年來,腦-機接口(BCI)技術(shù)的研究在國際上引起了廣泛的關(guān)注并得到了快速的發(fā)展,它直接為大腦與外界環(huán)境提供了一種新的信息交流和控制通路。運動想象腦電是它的一個重要分支,具有操作簡單、易于設計的優(yōu)點,但還存在分類識別精度不高、個體差異性無法克服的問題,所以本文以運動想象腦電信號作為研究對象,對腦電信號的分類識別算法進行了深入的研究。對于多導聯(lián)、多頻率的運動想象腦電信號來說,信號的特征提取算法在使用上很大程度依賴于信號頻率與導聯(lián)通道的選擇,所以在特征提取前需要對原始腦電信號的特征參數(shù)進行選擇。本文在傳統(tǒng)的采用互信息進行參數(shù)選擇的基礎上,提出了基于相關(guān)系數(shù)與散度分析的特征選擇算法。針對第三屆國際BCI競賽提供的小樣本學習運動想象數(shù)據(jù)集,對三種特征選擇算法分別進行自回歸(AR)模型譜估計與共空間模型法(CSP)的特征提取,最后進行線性判別分類器(LDA)的分類識別。由仿真結(jié)果可知,基于相關(guān)系數(shù)與散度分析的兩種算法均能夠很好的選擇出最優(yōu)的頻率與導聯(lián)參數(shù),得到的識別準確率(ACC)與互信息(MI)值均優(yōu)于互信息的選擇算法。文章還提出了將AR與CSP算法得到的特征向量進行組合,仿真結(jié)果顯示將組合后的特征進行分類識別具有更好的實用性。針對散度分析方法選擇出來的頻率、導聯(lián)參數(shù)進行AR模型譜估計與CSP空間濾波的特征提取,將二者得到的特征向量組合后經(jīng)過LDA分類器的分類輸出,實驗結(jié)果顯示此種實驗方案取得ACC與MI的均值最大,更適合于運動想象腦電信號處理的研究。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：西南科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R741.044;TN911.7
【目錄】：

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