一种基于时–空–频联合选择与相关向量机的运动想象脑电信号分析算法
王洪涛1
李霆2
黄辉2
贺跃帮2
刘旭程2
1.五邑大学信息工程学院,广东江门529020;新加坡国立大学生命科学中心,新加坡1174562.五邑大学信息工程学院,广东江门,529020
摘要：研究表明:不同受试者由于个体差异,会引起在执行相同运动想象任务时,产生与受试者关联的特定脑电信号特征,这是设计脑机接口系统面临的一个实际问题.为解决这个问题,本文提出了一种基于时–空–频联合特征的提取方法.首先,对原始118导联的EEG进行空间特征分析,从中提取出与运动想象相关脑区对应的55导联EEG信号.进一步,在训练集上,通过7–折交叉验证,训练出与受试者匹配的时间窗和频带.其次,利用8个共空域滤波器进行特征提取.最后,将获得基于样本的运动想象特征,采用相关向量机进行分类.仿真结果表明:该算法在第3届脑机接口竞赛数据集Data IVa分类上获得5位受试者平均分类精度为94.49％,结果优于当年第1名94.17％.此外,与其他3种常用的方法比较亦具有明显优势.本文提出的基于样本的时–空–频特征提取方法和相关向量机的结合,该算法整体性能优越,为基于运动想象的脑机接口在线系统设计提供了一种新方法.
关键词：脑机接口运动想象共空域滤波相关向量机
分类号：TP399(计算技术、计算机技术)R318(医用一般科学)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1403-1408 )
英文信息