无监督的猕猴运动皮层锋电位信号CKF解码

• 作者: 吴海锋 曾玉 薛明龙
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 神经解码 状态空间模型 无监督训练 积分卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 302-312
• 页数: 11页
• 字数: 9659字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.2017.c160065

摘要

如何通过猕猴运动皮层的神经元锋电位信号估计其手指移动位置是一神经解码问题,现存方法解决该问题大多采用有监督训练,需要通过训练数据得到神经元锋电位信号与手指移动位置的关系,因此其估计性能依赖于训练数据.本文提出了一种无监督解码方法,该方法基于状态空间模型(State space model,SSM),利用神经网络得到神经元锋电位数与手指移动位置的关系权值,再用逐次状态估计方法去估计手指移动的位置.为减少训练的复杂度和提高估计准确度,采用一种非线性的积分卡尔曼滤波(Cubature Kalman filtering,CKF)来完成神经网络的训练和手指位置的逐次状态估计.与传统方法相比,该方法的最大特点是无监督,可以由神经元锋电位簇向量直接估计手指移动位置,而无需有监督训练.实验结果显示,当采用较少的有监督数据,现存方法与本文方法相比有较大的估计误差;当采用较多的有监督数据,现存方法才具有与本文方法相近似的估计误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴海锋	云南民族大学电气信息工程学院	22	91	5.0	9.0
2	曾玉	云南民族大学电气信息工程学院	14	68	4.0	8.0
3	薛明龙	云南民族大学电气信息工程学院	1	0	0.0	0.0