基于HHT和CSSD的多域融合自適應(yīng)腦電特征提取方法
本文關(guān)鍵詞:基于HHT和CSSD的多域融合自適應(yīng)腦電特征提取方法
更多相關(guān)文章: 腦機接口 運動想象 希爾伯特-黃變換 共空域子空間分解 特征融合 自適應(yīng)
【摘要】:為改善運動想象腦電信號特征提取的自適應(yīng)性和實時性,提出一種基于希爾伯特-黃變換(HHT)與共空域子空間分解算法(CSSD)的特征提取方法(HCSSD).在對腦電信號進(jìn)行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,定義一種相對距離準(zhǔn)則優(yōu)選腦電極組合;計算腦電的Hilbert瞬時能量譜和邊際能量譜,以獲取腦電的時-頻特征,并基于CSSD提取其空域特征,采用串行特征融合策略得到腦電的時-頻-空特征;設(shè)計學(xué)習(xí)矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器,實現(xiàn)腦電數(shù)據(jù)分類.在訓(xùn)練集與測試集間隔一周且減少導(dǎo)聯(lián)數(shù)量的情況下,基于HCSSD對左手小指和舌頭的運動想象ECoG腦電數(shù)據(jù)的平均識別率為92%.實驗結(jié)果表明:HCSSD在增強特征提取方法的自適應(yīng)性、改善實時性的同時,提高了腦電信號識別率,為便攜式BCI系統(tǒng)在康復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用創(chuàng)造了條件.
【作者單位】: 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;北京工業(yè)大學(xué)生命科學(xué)與生物工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 腦機接口 運動想象 希爾伯特-黃變換 共空域子空間分解 特征融合 自適應(yīng)
【基金】:北京市教委項目面上項目(No.KM201110005005) 國家自然科學(xué)基金(No.61201362) 北京市自然科學(xué)基金(No.7132021,No.4112011) 北京工業(yè)大學(xué)基礎(chǔ)研究基金(No.X4002011201101)
【分類號】:R318
【正文快照】: 1引言目前,在老齡人群中有大量的腦血管疾病或脊髓損傷患者,其多數(shù)伴有中風(fēng)及偏癱癥狀.醫(yī)學(xué)理論和實踐證明,科學(xué)的康復(fù)訓(xùn)練可使大腦中殘存的神經(jīng)細(xì)胞功能得到增強和恢復(fù),從而促進(jìn)肢體運動功能的康復(fù).但由于偏癱患者的自主運動能力將部分或全部喪失,致使其訓(xùn)練方法受到限制.基
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4 梁志國,孫t熡,
本文編號:997723
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