脑机接口中一种多类运动想象任务识别新方法

• 作者: 何美燕 刘丽 杨帮华 韩志军
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 脑机接口 RLS自适应滤波器 独立分量分析 共同空间模式 增量式支持向量机 样本熵
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 256-260
• 页数: 5页
• 分类号: R318.04
• 字数: 3056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2015.03.07

摘要

目的：针对脑机接口中三类运动想象任务，提出一种最小二乘法自适应滤波结合独立成分分析以及样本熵（ RLS－ICA－SampEn ）、多类共同空间模式（ CSP ）、增量式支持向量机（ ISVM ）相结合的脑电识别新方法，以解决脑机接口中多类运动想象正确率低的问题。方法首先采用ICA将EEG分离，然后利用样本熵自动识别分离后的噪声，再采用RLS对识别出来的噪声进行滤波，最后进行信号重构，得到去除噪声的脑电信号。多类CSP采用“一对一”CSP与多频段滤波相结合，对去噪后的脑电信号进行特征提取。通过“一对多”方式的ISVM对三类运动想象脑电信号获取的特征向量进行分类。为检验新方法的有效性，将本文方法与多类CSP＋ISVM（方法1）及RLS－ICA＋多类CSP＋ISVM（方法2）进行比较。结果对三类想象任务而言，本文方法识别正确率与方法1和2相比均高8％左右。结论与方法1和2比较，RLS－ICA－SampEn、多类CSP、ISVM相结合的脑电识别新方法能更好地适用于多类运动想象任务识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨帮华	上海大学机电工程与自动化学院自动化系	32	169	7.0	12.0
3	何美燕	上海大学机电工程与自动化学院自动化系	8	52	3.0	7.0
5	韩志军	上海大学机电工程与自动化学院自动化系	3	1	1.0	1.0
9	刘丽	上海大学机电工程与自动化学院自动化系	20	95	4.0	9.0