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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. 相似文献
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提出一种基于降噪自编码神经网络事件相关电位分析方法,首先建立3层神经网络结构,利用降噪自编码对神经网络进行初始化,实现了降噪自编码深度学习模型的无监督学习.从无标签数据中自动学习数据特征,通过优化模型训练得到的权值作为神经网络初始化参数.其次,经过有标签的样本进行网络参数的微调即可完成对神经网络的训练,该方法有效解决了神经网络训练中因随机选择初始化参数,而导致网络易陷入局部极小的缺陷.最后,利用上述神经网络对第3届脑机接口竞赛数据集Data set Ⅱ(事件相关电位脑电信号)进行分类分析.实验结果表明:利用降噪自编码迭代2500次训练神经网络模型,在受试者A和受试者B样本数据叠加5次、10次、15次3种情况下获得的分类准确率分别为73.4%, 87.4%和97.2%.该最高准确率优于其他分类方法,比竞赛第1名联合支持向量机(SVM)分类器(ESVM)提高了0.7%,为事件相关电位脑电信号提供了一种深度学习分析方法. 相似文献
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