基于运动想象的脑电信号特征提取研究

基于运动想象脑电信号的脑-机接口系统在医疗领域具有广阔的应用前景,被应用于运动障碍人士的辅助控制以及脑卒的预后康复。由于运动想象的脑电信号信噪比低、不平稳以及差异性显著,对脑电信号识别带来负面影响。一个有效的特征提取算法能够提高脑-机系统的脑电信号识别率。提出一种多通道的脑电信号特征提取方法,将数据矩阵分解为基矩阵与系数矩阵的乘积,以类间离散度做为性能判据对系数矩阵进行特征提取,提取可分性更高、维数更少的特征。结合脑电信号识别领域常见的分类器在2008年BCI竞赛数据集上进行验证,证明所提方法是有效的。     

基于HHT运动想象脑电模式识别研究

脑机接口是一种变革性的人机交互, 其中基于运动想象(Motor imagery, MI)脑电的脑机接口是一类非常重要的脑机交互. 本文旨在探索有效的运动想象脑电特征模式提取方法. 采用在时域、频域同时具有很高分辨率的希尔伯特--黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),进而提取自回归(Auto regressive, AR)模型参数并计算运动想象脑电平均瞬时能量,从而构造特征向量, 最后利用能较好地适应运动想象脑电单次试验分类的支持向量机(Support vector machine, SVM)进行分类. 结果表明在Trial的5.5～7.5s期间, HHT特征提取方法平均分类正确率为81.08%, 具有良好的适应性;最高分类正确率为87.86%, 优于传统的小波变换特征提取方法和未经HHT的特征提取方法;在Trial的8～9s期间, HHT特征提取方法显著优于后两种特征提取方法. 本研究证实了HHT对运动想象脑电这一非平稳非线性信号具有很好的特征提取能力, 也再次验证了运动想象事件相关去同步(Event-related desynchronization, ERD)现象, 同时也表明运动想象脑电的脑--机交互系统性能与被试想象心理活动的质量密切相关. 本文可望为基于运动想象脑电的在线实时脑机交互控制系统的研究打下坚实的基础.     

基于核方法与流形学习的运动想象脑电信号特征提取算法

针对脑电信号的非线性特点及传统的特征提取方法存在忽略特征信号空间和邻域结构信息的问题,提出一种核-双向二维判别局部保留投影特征提取算法。首先采用滤波器组共空间模式算法获得频-空特征集,再使用核-双向二维判别局部保留投影算法进行特征提取,最后使用支持向量机进行分类。实验通过k折交叉验证评估算法的性能。在两个四分类运动想象竞赛数据集上分别获得了平均76.11%、74.54%和最高88.33%、87.14%的准确率。实验结果表明该方法打破了线性方法的局限性,有效地克服了传统提取方法空间信息描述不足的问题,更好地获取了非线性特征空间的补充信息,提供了更高精度的样本近似特征。     

基于双树复小波变换和GBDT的运动想象脑电识别

针对脑机接口研究中的脑电信号特征提取与分类问题,提出了一种基于双树复小波变换结合GBDT的想象左右手运动脑电识别的方法。该方法首先深入研究了双树复小波变换相比于小波包变换在脑电信号特征提取方面的优势并验证了ERD/ERS现象;实验数据采用了2003年国际脑机接口竞赛的标准数据集DataSetⅢ,然后,选取了4个典型的时间段进行实验对比,利用双树复小波变换分解与重构提取运动感知节律相关信号分量的能量均值作为特征进行GBDT分类。最后,实验取得了较好的分类准确度,验证了双树复小波变换结合GBDT的方法在脑电信号识别应用中的有效性。     

多任务运动想象脑电特征的融合分类研究

针对运动想象脑-机交互任务模式单一、识别精度低、实用性较差等问题,采用改进的共空间模式（CSP）的特征提取方法,并利用支持向量机（SVM）与CSP融合分类方法对多类任务运动想象脑电特征进行分类识别。首先,选择特定导联上的脑电信号进行小波分解与重构,去除冗余信息;其次,利用特征参数做差的方法,得到较为明显的脑电特征;最后,通过SVM融合CSP的分类模式,对脑电特征进行多任务分类。利用BCI竞赛数据,对左手,右手,舌和脚四类运动想象任务的脑电进行识别。结果表明：分类正确率最高达到90.9%,平均正确率为86.8%,Kappa系数为0.8867,信息传输速率可达0.68 bit/trial,能够有效的获得脑电特征并较好的实现多任务运动想象脑电识别。     

感知器算法在运动想象脑电模式识别中的应用

基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。及时有效地提取和识别与运动想象相关的脑电模式可以帮助严重瘫痪病人控制光标或辅助运动设备以替代其受损的运动功能,建立一种与外界交流沟通的新途径。论文将以EEG(C3,C4)两个通道的mu节律能量作为特征向量,用感知器算法对左右手运动想象脑电模式进行识别,实验结果表明,正确识别率可达87.86%。由于感知器算法计算简单,故可以认为,感知器算法在脑机接口的应用中有较高的实用价值。     

基于运动想象脑电控制的智能家居系统

将智能家居与脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)技术相结合,利用“意念”实现对家居的操作与控制,能够为运动障碍人士提供更友好和便利的家居生活,具有重要的社会意义.本文以左右手运动意图为例提出一种基于运动想象脑电控制的智能家居系统,对系统设计中涉及的脑电信号采集、噪声滤除预处理、特征提取和分类识别等方面进行研究,并给出系统的实现方案.     

基于MODWT的运动想象脑电信号识别

对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。     

四类运动想象任务的脑电特征分析及分类

对多通道的四类运动想象脑电进行了研究。提出了采用表面拉普拉斯对多通道脑电进行预处理,消除各导联之间的相关性,提高信号的信噪比。实验证明表面拉普拉斯对分类正确率的提高有极大的帮助。然后使用OVR-CSP（One Versus the Rest Common Spatial Patterns）的方法,对四类运动想象任务的脑电信号进行特征提取。最后,应用设计的BP神经网络对提取的特征数据进行了分类,取得了较高的分类正确率。对基于不同频带脑电特征的分类情况进行了分析比较,得出了一些有参考价值的结论。     

四类运动想象任务的脑电特征分析及分类

对多通道的四类运动想象脑电进行了研究.提出了采用表面拉普拉斯对多通道脑电进行预处理,消除各导联之间的相关性,提高信号的信噪比.实验证明表面拉普拉斯对分类正确率的提高有极大的帮助.然后使用OVR-CSP(One Versus the Rest Common Spatial Patterns)的方法,对四类运动想象任务的脑电信号进行特征提取.最后,应用设计的BP神经网络对提取的特征数据进行了分类,取得了较高的分类正确率.对基于不同频带脑电特征的分类情况进行了分析比较,得出了一些有参考价值的结论.     

基于改进CSP算法的运动想象脑电信号分类方法

For the problem of low classification accuracy and poor real-time performance during the traditional common spatial patterns (CSP) algorithm for motor imagery EEG signal processing, a new analysis method of CSP EEG signal based on time space frequency domain is put forward. Firstly, the wavelet packet is used to decompose the original signal of EEG, the motor imagery EEG rhythm is extracted according to the frequency distribution of EEG signal, and the spatial features of EEG are extracted by improving CSP algorithm. Then, we introduce the time window to filter the EEG signals, and eliminate the influence of EEG fluctuation at the beginning and end of the motion imagery. Lastly, according to the characteristics of the physiological distribution of EEG signals in the brain cortex, the method based on spindle channel is used to process the EEG signal and analyze computational time of different algorithms and the classification results. The experimental results show that, the running time of the algorithm is 1.562 s, which is 67% shorter than the traditional method, and the average classification accuracy is up to 97.5% when the number of spindle channels is 29 and the time window is 2 s. In the meantime, the results show that the proposed method can effectively improve the classification accuracy and the real-time performance of motor imagery EEG.     

基于mu节律能量的运动意识分类研究

基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。文中提出了基于mu节律能量为脑电特征的意识任务分类思想,对被测试者想象左右手运动的脑电mu节律能量(二阶矩)及其动态变化情况进行研究。实验结果表明,基于mu节律能量的想象左右手运动意识识别和分类的正确识别率可达85%。二阶矩计算简单,而且可在线计算,故可以认为,基于mu节律能量为脑电特征的意识任务分类在脑机接口的应用中有较高的实用价值。     

基于SSVEP与运动想象的实时脑控阿凡达系统

针对当前在线脑机接口交互系统识别正确率比较低、模式单一、算法复杂度高等问题,设计基于SSVEP和运动想象的实时脑控实时算法并应用于脑控阿凡达系统。通过对6名受试者进行离线训练和在线测试,实验结果表明该系统较好地反映受试者的控制意图,所有受试者均可以基本准确地控制机器人,可实现多指令的控制,识别准确率高,可进一步推动脑机接口在实际领域的应用和发展。     

基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征分析

运动想象脑电信号特征提取是脑机接口研究领域的重要问题,提出一种基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征提取算法.该算法是传统二值化Lempel-Ziv复杂度算法的改进,它将脑电信号分成多个不同幅值范围的区域,根据信号在各区域间的上升和下降趋势,对脑电信号进行二值化处理得到Lempel-Ziv复杂度.本...     

基于样本熵的运动想象分类研究

提出了基于脑电的样本熵特征进行运动想象分类的思想,分析了左右手运动想象时感觉运动皮层的脑电信号样本熵及其动态变化规律．结果表明,样本熵能够较好地反映左右手运动想象时脑电特征的变化,具有明确的生理意义．在此基础上,利用Fisher线性分类器对基于样本熵的左右手运动想象进行了动态分类,得到的平均最大分类正确率达到87.8%．最后,提出了一种样本熵的快速算法,其计算量小、速度快,满足BCI实时系统要求．     

基于图卷积网络的运动想象识别

运动想象识别将大脑的神经活动信号转为编码输出以实现意念控制,是脑机接口的一个重要研究方向.近年来深度学习算法的应用进一步提高了运动想象识别的准确率,但是当前基于深度学习的运动想象分析都将多路脑电信号作为二维矩阵信号,忽视了不同节点的空间关联信息.为了解决这个问题,将图卷积网络算法应用到运动想象分类中,通过多个节点脑电信...     

基于左右手运动想象的在线算法设计与应用

本文设计了基于左、右手运动想象的脑电信号预处理、共同空域模式特征提取、SVM分类在线算法,开发了无线发射、接收开关硬件模块,实现了在线脑电开关系统。受试者可以用脑电波来遥控电灯的关开,这为重症瘫痪病人拓展其与自然的直接交流开辟了新的通道。5位健康的受试者参与了训练实验和在线实验,实验结果表明：经过特定训练,受试者均可有效控制该脑电开关系统,其平均正确率达90%,单个指令输出时间平均为4秒。     

基于张量分解的运动想象脑电分类算法

论文结合短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)和平行因子分解(parallel factor,PARAFAC)模型,对运动想象脑电(EEG)进行分类。首先,通过短时傅里叶变换获得左、右手运动想象脑电的时频分布,然后平行因子分解方法从构建的张量数据中提取时域特征,最后采用贝叶斯分类器对特征进行分类。在短时傅里叶变换中,选择合理的窗函数长度和相邻片段重叠程度很重要,对分类结果有较大的影响,通过调整这两个参数,论文提出的方法获得了较好的分类结果。