發(fā)布時(shí)間：2018-11-17 20:23

【摘要】：共空間模式(CSP)是腦電信號(hào)特征提取的主要方法,但它存在較嚴(yán)重的過(guò)擬合問(wèn)題。本文提出對(duì)多通道腦電數(shù)據(jù)劃分多個(gè)區(qū)域,分別用CSP算法提取各區(qū)域的腦電數(shù)據(jù)特征,對(duì)得到的各特征分別進(jìn)行線(xiàn)性分類(lèi),用Choquet模糊積分融合各線(xiàn)性分類(lèi)結(jié)果,有助于克服腦電信號(hào)處理的過(guò)擬合問(wèn)題和提高腦電信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確度,從而給出了腦電數(shù)據(jù)處理的一種新框架。采用2005年國(guó)際腦機(jī)接口(BCI)競(jìng)賽數(shù)據(jù)驗(yàn)證該處理框架,獲得的識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提高,并且在一定程度上解決了CSP的過(guò)擬合問(wèn)題,顯示了本框架處理腦電信息的有效性。
[Abstract]:Co-spatial (CSP) is the main method for feature extraction of EEG signals, but it has a serious problem of over-fitting. In this paper, the multi-channel EEG data are divided into several regions, and the CSP algorithm is used to extract the EEG data features of each region. The obtained features are classified linearly, and the Choquet fuzzy integral is used to fuse the linear classification results. It is helpful to overcome the over-fitting problem of EEG signal processing and improve the recognition accuracy of EEG signal, thus a new framework of EEG data processing is presented. By using the 2005 (BCI) contest data of the BCI, the recognition accuracy is improved significantly, and the over-fitting problem of CSP is solved to some extent, which shows the validity of the framework in processing EEG information.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)信息學(xué)院;西南科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：四川省人社廳留學(xué)擇優(yōu)資助項(xiàng)目 綿陽(yáng)網(wǎng)絡(luò)融合工程實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放基金資助項(xiàng)目(12ZXWK07)
【分類(lèi)號(hào)】：R318

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本文編號(hào)：2338943