运动想象脑电信号识别研究

通过对运动想象脑电信号的分类,对受试者进行身份识别。采用一种盲源分离算法——二阶盲辨识对运动想象脑电信号进行处理,提高运动想象脑电信号的信噪比,进而采用Fisher距离对处理后的信号进行特征提取,最后采用BP神经网络对特征集进行分类,从而实现对受试者的身份识别。对3位受试者的4类运动想象脑电信号分别进行了分类识别,结果显示,4类运动想象脑电信号的识别率均达到80％左右,其中最高的是想象舌动脑电信号,其识别率达到88.1％,这在类似研究中属于较高的水平。     

基于峰值算法的手动想象脑电信号的识别

本文主要研究人在想象左右手运动时,脑电信号发生的变化。提出了一种新颖的想象运动脑电数据分类方法,即基于同步去同步的手动想象脑电数据频度分布的峰度分析。有30名受试者参加了本项实验。经过研究受试者按照实验指示进行想象所产生的脑电数据后发现几乎所有脑电数据都出现了同步去同步现象。本研究利用受试者在想象左右手运动时,脑电信号所体现出的同步去同步特征,结合频度分布算法针对脑电数据进行分析,该方法可解决短时间分析时计算PSD数据size小问题。特别在C3和C4电极的效果较明显且针对实验群体的综合判定正确率最高可达80%左右。     

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。     

基于脑电信号的情感识别研究

针对如何提高脑电信号情感识别的正确率这一问题,在得到的原始脑电信号进行分频带特征提取后,一方面采用支持向量机、K近邻算法、朴素贝叶斯和神经网络算法对小波熵、近似熵、功率谱密度、微分熵,进行训练和分类学习;另一方面,基于四种不同的电极放置方式,对微分熵特征采用支持向量机和经遗传算法参数寻优的支持向量机算法进行训练。结果显示,在12通道条件下能够得到91.99%的总体准确率,最高情感识别准确率已经达到97.59%。研究结果表明,减少电极可以获得较高的情感识别分类结果,并且采用参数寻优后的支持向量机算法能够有效提升准确率。     

基于微状态方法的癫痫脑电信号识别研究

目的 癫痫发作时脑神经元异常放电,严重危及人的生命,准确识别癫痫脑电信号对癫痫诊断具有重大意义,对此使用微状态分析法对癫痫脑电信号进行识别研究。方法 各选取11名癫痫患者和健康人,计算癫痫发作、未发作和健康人脑电微状态的传统特征（出现频率、平均持续时间、覆盖率和转移概率）、Hurst指数、动态特征（ACF和AIF）,进行差异性分析并使用SVM进行分类。结果1-40 Hz,癫痫发作和健康人、癫痫发作和未发作、癫痫未发作和健康人的传统特征、Hurst指数、动态特征均有显著差异,三种特征融合的准确率分别为99.9%、96.3%、96.3%,均高于其它频带（delta、theta、alpha、beta和 gamma）的准确率。结论 癫痫脑电微状态特征能被准确识别,1-40 Hz多参数特征融合能有效提高分类准确率。     

基于免疫堆叠降噪自编码机网络的运动想象脑电信号识别

针对运动想象(MI)脑电信号识别精度低的实际问题,提出一种结合免疫优化算法和决策机制的堆叠降噪自编码机网络(ISDAE).ISDAE模型通过多层DAE对MI脑电信号分层提取最优特征向量,再通过最后一层神经网络(NN)对所得特征向量进行识别;同时,添加决策机制,并结合免疫优化算法对模型进行参数寻优,最终得到识别准确率更高的ISDAE脑电信号识别模型.实验结果表明,所提出的ISDAE模型对粗糙的脑电数据具有强大的特征学习能力和较高的MI脑电信号识别率,可为MI脑电信号的识别提供一种有效的方法.     

基于卷积注意力机制的运动想象脑电信号识别

针对多类别运动想象脑电信号识别精度不高的问题,提出了一种融合注意力模块的卷积神经网络模型。该模型利用注意力模块充分挖掘脑电信号的通道和空间特征,建立其与识别任务之间的重要程度关系,从而提高运动想象脑电信号的识别准确率。信号经过共空间模式提高信噪比,利用小波变换将信号转换成二维时频图,通过注意力模块中通道和空间两个维度进行特征的调整,以强化有用特征弱化无用特征,使卷积网络充分提取更高层次的抽象特征,并最终执行运动想象任务的识别。分别在BCI竞赛IV Datasets 2a和BCI竞赛III-IIIa数据集上进行了有效性评价,并与卷积神经网络以及其他算法进行了比较。实验结果表明,提出的方法可达到良好的准确率,能够有效提高脑电信号运动想象任务的识别准确率。     

基于深度卷积神经网络的脑电信号情感识别

为了点对点自动学习脑电信号（Electroencephalogram,EEG）空间与时间维度上的情感相关特征,提高脑电信号情感识别的准确率,基于DEAP数据集中EEG信号的时域、频域特征及其组合特征,提出一种基于卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN）模型的EEG情感特征学习与分类算法。采用包括集成决策树、支持向量机、线性判别分析和贝叶斯线性判别分析算法在内的浅层机器学习模型与CNN深度学习模型对DEAP数据集进行效价和唤醒度两个维度上的情感分类实验。实验结果表明,在效价和唤醒度两个维度上,深度CNN模型在时域和频域组合特征上均取得了目前最好的两类识别性能,在效价维度上比最佳的传统分类器集成决策树模型提高了3.58%,在唤醒度上比集成决策树模型的最好性能提高了3.29%。     

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。     

脑电信号情绪识别综述

情绪识别在医疗领域和人机互动中越来越重要。当人们的情绪在外部刺激下发生变化时,人体的各种生理信号就会产生波动。脑电图（EEG）与大脑活动密切相关,因此可以通过EEG信号判断受试者的情绪变化。首先,从特点和采集、预处理、公开数据集等方面介绍了脑电情绪识别的相关理论;然后,从时域、频域和时频域特征介绍了EEG信号的特征提取;随后,对EEG信号情绪分类识别的效果进行评估;最后,总结了EEG信号情绪识别的相关工作并对未来工作进行了展望。     

基于SAE和GNDO-SVM的脑电信号情绪识别

情感计算是现代人机交互中的关键问题, 随着人工智能的发展, 基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)的情绪识别已经成为重要的研究方向. 为了提高情绪识别的分类精度, 本研究引入堆叠自动编码器(stacked auto-encoder, SAE)对EEG多通道信号进行深度特征提取, 并提出一种基于广义正态分布优化的支持向量机(generalized normal distribution optimization based support vector machine, GNDO-SVM)情绪识别模型. 实验结果表明, 与基于遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法优化的支持向量机模型相比, 所提出的GNDO-SVM模型具有更优的分类性能, 基于SAE深度特征的情感识别准确率达到了90.94%, 表明SAE能够有效地挖掘EEG信号不同通道间的深度相关性信息. 因此, 利用SAE深度特征结合GNDO-SVM模型可以有效地实现EEG信号的情绪识别.     

基于改进卷积神经网络的动力下肢假肢运动意图识别

传统动力下肢假肢运动意图识别算法常使用机器学习算法分类器,在特征选择方面则需要手工提取.针对该问题将深度学习算法应用于运动意图识别研究中,通过在传统的卷积神经网络的基础上进行改进,使算法更适应于基于短时行为样本数据的运动意图识别,同时抑制深度学习算法应用于运动意图识别中的过拟合.在意图识别数据集中进行滑动窗口预处理,目的是对时间序列样本做数据增广,扩增目标数据集能够使训练集更加丰富全面,提高识别的精度,运用改进后的卷积神经网络对增广后的数据集进行特征学习与分类.实验结果表明,该方法在13类运动模式下的识别率达到93%.     

基于稀疏组lasso-granger因果关系特征的脑电信号情感识别

针对目前基于单一脑区功能性网络层面的特征提取,文中提出稀疏组lasso-granger因果关系方法.首先从效应性脑网络层面提取不同脑区之间的因果关系作为脑电特征,分别提取受试者α,β,γ脑电波段的granger因果特征值.然后引用稀疏组lasso算法对获取的granger因果特征值进行特征筛选,获得高相关性特征子集作为情感分类特征.最后使用SVM分类器进行情感分类.此外,为了减少计算时间复杂度,使用过滤特征选择(ReliefF)算法,选取有效的脑电信号通道.实验表明,文中方法在Valence-Arousal二维情感模型上获得较高的平均情感分类准确率,分类效果优于对比的脑电特征,提取的情感脑电特征可以有效识别受试者的不同情感状态.     

脑电信号情绪识别研究综述

通过面部表情、语音语调以及脑电等生理信号对人的情绪状态进行识别分类,即情绪识别,其在医疗、交通以及教育等领域有广泛应用。脑电信号由于其真实可靠,在情绪识别领域日益得到广泛关注。总结了近年来脑电情绪识别研究所取得的进展,主要介绍基于深度学习和迁移学习进行的脑电情绪识别研究。介绍了脑电情绪识别基础理论、常用公开数据集、信号的采集和预处理,介绍特征提取与选择,重点介绍了深度学习和迁移学习在脑电情绪识别上的应用。指出该领域目前面临的挑战和前景。     

脑电信号情绪识别研究综述

情绪识别是指通过人的面部表情、行为动作或者生理信号等信息识别人的情绪状态,其成果在医疗辅助、教育、交通安全等方面有很大的应用价值.由于脑电信号的客观真实性等特点,使用脑电信号进行情绪识别研究受到国内外学者们的广泛关注.查阅了大量脑电情绪识别相关文献并进行归纳、分析和总结.首先,对情绪以及情绪识别的定义、情绪的分类模型、...     

基于CI-HMM的运动想象脑电信号分类

针对隐马尔科夫模型在运动想象脑电信号分类应用中,其独立性假设与脑电信号间相关性的不一致问题,提出一种基于Choquet 模糊积分隐马尔科夫模型的脑电信号分类方法。该模型应用模糊积分的单调性取代了概率测度的可加性,放宽了隐马尔科夫模型的独立性假设。利用重叠滑动窗对脑电信号分段,然后对每段数据提取绝对均值、波长和小波包相对能量特征,构成特征序列用于CI-HMM的训练和分类。选取2008年BCI竞赛Datasets 1的两类运动想象数据进行分类,实验结果表明,该方法有效提高了隐马尔科夫模型方法对运动想象脑电信号分类的性能。     

脑电信号多维特征融合与分类算法研究

针对目前运动想象脑电信号特征提取单一,分类识别准确率低等现象,结合卷积神经网络分类器,提出了一种多维度特征加权融合的特征融合算法来提高运动想象脑电识别率。对预处理后的脑电信号进行小波包变换,提取其共空间特征、能量特征、边际谱熵特征以及非线性动力学特征,然后加权融合,使用卷积神经网络分类器分类。为验证算法的合理性,使用BCI-IV Dataset 2a数据集对提出的特征融合算法进行验证分析,结果表明,所提出的加权特征融合算法结合CNN分类器可以有效提高运动想象识别准确率。实验中,9位志愿者平均分类准确率达到75.88%,平均Kappa系数为0.70。     

基于运动想象脑电的上肢康复机器人

针对脑中风偏瘫患者的康复训练,设计了一种基于运动想象脑电的上肢康复机器人系统.首先,利用肢体运动3维动画刺激患者进行运动想象并通过USB脑电放大器采集运动想象脑电信号:然后,采用小波包算法进行特征向量的提取,并通过基于马氏距离的线性判别分类器分类;最后,PC利用虚拟现实技术进行视觉反馈,同时控制康复机器人.该系统使用患...     

基于ELM运动想象脑电信号的分类

针对运动想象脑电信号的分类识别,提出一种基于小波变换和共空间模式滤波的方法进行特征提取。对EEG进行3层小波分解,提取相关层数小波系数的特征量;同时利用共空间模式对EEG进行空间滤波,提取其转换后信号的方差作为特征量,并将这两类特征量进行组合。该方法结合了时频域和空间域的特征信息,可提高分类识别的效果。最后选取BCI2003中Data setⅢ数据作为样本,分别用极限学习机和基于粒子群算法的支持向量机进行分类识别。实验结果表明极限学习机分类学习时间较快,最优识别率为94.2857%,证明了该方法更适用于脑机接口系统。