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

• 作者: 刘旭程 李霆 王洪涛 贺跃帮 黄辉
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 医学
• 关键词: 脑机接口 运动想象 共空域滤波 相关向量机
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 1403-1408
• 页数: 6页
• 分类号: TP399|R318
• 字数: 4988字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2017.70169

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李霆	五邑大学信息工程学院	52	181	7.0	11.0
2	黄辉	五邑大学信息工程学院	37	122	6.0	9.0
3	贺跃帮	五邑大学信息工程学院	9	8	2.0	2.0
4	刘旭程	五邑大学信息工程学院	3	5	2.0	2.0