结合非线性全局特征和谱特征的脑电情感识别

针对现有表征情感信息的脑电信号的非线性特征提取不完善的问题,将相空间重构技术引入情感脑电的识别中,提取了在相空间重构下基于轨迹的描述轮廓的三种非线性几何特征作为新的情感脑电特征。结合脑电信号的功率谱熵以及非线性属性特征（近似熵、最大Lyapunov指数、Hurst指数）,提出了基于主成分分析（PCA）的非线性全局特征（非线性几何特征+非线性属性特征）和功率谱熵的融合算法,以支持向量机（SVM）为分类器进行情感识别。结果显示,非线性全局特征能更有效地实现情感识别,二分类情感识别率约90%左右。基于PCA的融合情感特征相比单一特征能达到更佳的情感识别性能,四分类实验中平均识别率可达86.42%。结果表明,非线性全局特征相比非线性属性特征情感识别率有所提高,非线性全局特征以及功率谱熵的结合可以构造出更佳的情感脑电特征参数。     

基于奇异谱熵的脑电意识任务识别方法的研究

奇异谱分析是脑电信号研究的一种新方法。脑电信号的奇异谱熵可以反映脑电的特征,它有助于研究大脑的动力学行为。时变脑电信号所对应的奇异谱熵时间序列能很好地反映出事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)现象,因此可以提取人脑想象左右手运动任务时的特征,最终利用K-近邻模式分类方法对想象左右手运动任务进行有效的分类决策。最后对国际脑机接口竞赛2003相关数据进行了测试,最高准确率达到85.16%,最大互信息达到0.48。测试结果说明,基于奇异谱熵的脑电信号特征,可以作为脑电意识任务的有效分类依据。     

基于多特征融合的瞌睡检测与预警系统

针对驾驶疲劳瞌睡检测识别效果不佳及被试差异性所致的性能不稳问题，该文提出了一种使用单通道脑电信号进行瞌睡检测与预警的模型架构。首次利用注意力熵刻画清醒与瞌睡状态对应脑电动态演化的复杂度。使用小波包分解法提取相对能量特征，采用Relief算法筛选出适合不同个体的显著时频特征。最后将融合特征矢量送入支持向量机完成分类判别。将所提方法在脑电公开数据集上进行验证，得到95.9%的准确率及96.8%的敏感度。在LabVIEW平台上进行了虚拟仪器的设计，结果表明，所提方法可为驾驶疲劳的检测与预警设备开发提供有效模型。     

基于小波包技术的EEG信号特征波提取分析

为了更有效地提取脑电信号特征波,结合小波包技术,提出了一种脑电特征波提取方法。首先对脑电信号进行小波包分解,然后进行相关频段信号的重构,从而提取出特征波,并对其进行功率谱分析和能量计算。实验结果表明,小波包技术能有效地提取脑电信号特征波。     

基于小波包变换的精神疲劳多参数脑电分析

研究脑力劳动和运动引起的精神疲劳与脑电特征参数之间的相关性,以及这些特征参数在不同状态下的变化规律。通过对两种精神疲劳状态以及不疲劳状态下采集的脑电信号进行小波包分析,提取出脑电各节律并计算脑电对数能量熵,定性分析了各特征参数与不同状态间的关联性。实验结果表明,相较于不疲劳状态而言,前额叶区的脑电各节律相对功率和脑电对数能量熵在两种精神疲劳状态下均有显著变化。因此,前额叶区的脑电各节律相对功率与脑电对数能量熵可以作为衡量精神疲劳的生理指标。     

基于脑电多特征融合的癫痫发作预测方法

癫痫的发作会给患者的身体和精神造成极大的创伤,对癫痫发作的准确预测可以及时协助医生对患者采取治疗措施.为了准确预测癫痫发作,提出脑电特征和多通道脑电交互特征相融合的癫痫发作预测方法.首先,提出多尺度符号化排列传递熵对多通道脑电信号交互信息进行分析,生成同步矩阵,并通过显著性分析筛选与癫痫发作相关的重要脑电通道,减少不必要特征对分类的干扰;然后,对筛选通道后的脑电信号生成表征脑电信号特征的功率谱密度能量图(PSDED)和描述脑通道交互特征的同步矩阵图(SMD),将两个特征图融合,采用深度卷积神经网络(DCNN)对癫痫患者脑电信号进行分类识别,提高学习能力和泛化能力,分类准确率可达到96.825%;最后,在分类的基础上采用预测评价系统对癫痫发作预测性能进行评估,癫痫发作预测范围(SPH)为10 min和发作发生期(SOP)为10 min时,预测敏感性达到96.66%,误检率可达到0.03/h;当SPH为30min,SOP为10 min时,预测敏感性达到93.17%,误检率可达到0.05/h.与现有研究结果相比较,所提出方法具有较好的预测敏感度和较低的误检率.     

基于HOG特征的脑电地形图分类算法研究

脑电地形图（Brain Electrical Activity Mapping,BEAM），是一种先进的研究脑功能和临床诊断的重要手段，既能进行病理诊断又可进行功能诊断，具有较高的敏感性。通过BEAM判断人在不同高低负荷下的疲劳情况并进行有效分类，能最大程度避免高危从业人员的危险发生。目前，大多数脑力负荷分类方法只是简单地利用脑电信号的四种频段特征进行分类，但分类效果并不理想。在此基础上，提出将脑电信号可视化分析，构建脑电地形图，并将方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）特征应用到BEAM分类中。BEAM是根据各频段功率谱密度值用不同颜色表示的球面头皮展成的平面图形，所以针对BEAM的分类研究是基于图像浅层特征的，而HOG正是图像处理中一种简单有效的浅层特征描述符。在BEAM中，HOG能有效地提取各脑功能区的边缘结构特征，并且能提取到地形图表象和形状的方向分布。首先将采集到的脑电信号进行预处理后，选择三频段脑电特征构建BEAM，进行HOG特征提取及分类任务，并与其他算法进行对比。得到的脑电地形图分类结果表明，提取HOG特征的BEAM分类精...     

基于小波变换和模极大值法的癫痫发作检测与分析

癫痫是大脑神经元突发性异常放电导致大脑功能障碍的一种慢性疾病。癫痫发作的检测可以利用对脑电信号中的癫痫特征波——棘波的检测和分析来实现。提出了基于小波变换和模极大值法的棘波检测方法,对癫痫脑电信号在一定尺度内进行连续小波变换,应用模极大值算法及细化算法对脑电信号奇异点进行检测,得到奇异点的模极大值作为提取的棘波嫌疑点,再通过功率谱密度分析和空间曲面拟合筛选得到最终的棘波特征波,判断癫痫是否发作。实验验证,该算法检测效果较好,诊断准确率可达92.5%以上,为癫痫发作的检测提供了一种有参考价值的方法。     

想象左右手运动的脑电特征提取

针对脑机接口中脑电信号特征提取的传统方法特征数量多、计算量大及分类正确率低等不足,提出了一种基于时域、频域、空域结合的方法用于提取大脑在想象左右手运动时所产生的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)信号.分别用独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)和小波变换提取原始脑电信号的空域特征及时频域特征,并用BP(Back Propagation )神经网络对提取的特征进行分类.分类实验结果表明,运用提出的方法提取的想象左右手运动脑电的特征,有效克服了传统的仅基于时频域特征提取方法在描述脑电信号本质特征方面的不足,具有较好的分类正确率.     

基于因子分析模型的噪声稳健脑电信号分类方法

脑电信号的非线性、非平稳性和微弱性造成对运动想象脑电信号的分类存在特征提取困难,分类结果不理想,分类性能受噪声影响明显等问题。为此,提出了一种基于因子分析(Factor Analysis,FA)模型的噪声稳健运动脑电信号分类方法。首先利用FA模型对脑电信号中存在的噪声分量进行抑制,针对重构信号可分性较差的问题,将其转换至功率谱域,进而提取三维能够反映不同运动状态的功率谱特征,最后利用支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器对所提特征向量进行分类判决。基于Graz数据的验证实验表明,所提方法可以明显提升低信噪比条件下的分类性能,在实际工程应用中具备较强的推广泛化能力。     

脑电信号的分析和监测

通过对脑电信号时频均谱熵的分析,研究用于描述临床手术麻醉深度的实时监测参数。随机采集33例麻醉状态下脑电信号序列,分析其时频均谱熵变化趋势,判断病人的神经活动状态。实验结果显示,脑电信号的时频均谱熵值随着麻醉深度的增加而减少,当肌电熵值接近零时,病人进入麻醉状态。表明时频均谱熵算法简单、计算所需数据序列短、抗干扰强,采用时频均谱熵对脑电信号进行分析,可为临床麻醉深度监测提供一种实时的方法。     

脑电情感信号正确提取仿真

脑电信号是一种微伏级信号,从头皮上采集的脑电信号包含眼电信号、心电信号以及各种环境噪音。针对情感识别如何有效处理脑电信号的问题,本文首先对实验采集的脑电信号应用小波分析和独立分量分析进行预处理去除干扰;其次为了有效地提取脑电特征,应用幅值直方图、标准差在时域上定性地找出2种情感的脑电差异;最后应用功率谱对2种情感脑电的γ波节律进行谱分析。仿真实验结果表明,将脑电信号的γ波节律用于情感识别是可行的。     

基于改进EMD的运动想象脑电信号识别算法研究

针对现有的单一特征提取算法对运动想象脑电信号识别率不高的问题,提出一种以相关系数改进的经验模态分解(EMD)的特征提取算法。对已有的BCI竞赛数据中C3、C4两个通道脑电数据进行预处理,之后通过EMD对脑电信号进行分解,得到IMF分量。通过计算原始信号与各阶IMF分量之间的相关系数,选择具有较大相关系数的IMF作为特征,由这些IMF分量的能量特征和平均幅值差来组成脑电信号的特征。使用支撑矢量机分类器(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类。实验结果表明,基于相关系数改进的EMD脑电信号的处理方法明显优于只用EMD的脑电处理方法,得到的最高正确识别率为88.57%。从而证明了该方法的有效性。     

基于功率谱熵和频带能量的运动意识任务分类研究

提出以信号功率谱熵和频带能量作为组合脑电特征向量,运用时变线性分类算法对左右手运动意识任务分类的方法.C3、C4电极脑电信号8～24Hz功率谱熵和频带能量随时间变化的规律很好地反映了ERD/ERS现象,将两种特征组合用于分类,得到了满意的结果.由于功率谱峰熵和频带能量计算比较简单,稳定性好,识别率高,可在线识别左右手想象运动.     

基于位置信息重建与时频域信息融合的脑电信号情感识别

脑电信号由中枢神经系统产生,具有很高的真实性,但存在数据量少和数据复杂等问题.为提高脑电信号情感识别准确率,在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法,使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信息.运用融合网络从原始的脑电信号中分别抽取时域特征和频域特征,根据频域信息重建脑电信号的位置信息,将时频域信息及位置信息进行融合,以获得更高的脑电信号情感分类准确率.在公开数据集DEAP上的实验结果表明,Valence和Arousal的二分类准确率分别达到86.31％和85.57％,与传统脑电信号情感识别方法相比,该方法分类准确率得到有效提高.     

基于位置信息重建与时频域信息融合的脑电信号情感识别

脑电信号由中枢神经系统产生,具有很高的真实性,但存在数据量少和数据复杂等问题.为提高脑电信号情感识别准确率,在脑电信号功率谱密度的基础上提出一种脑电位置信息重建的方法,使神经网络模型可以直接获取脑电信号中不易学习的位置信息.运用融合网络从原始的脑电信号中分别抽取时域特征和频域特征,根据频域信息重建脑电信号的位置信息,将时频域信息及位置信息进行融合,以获得更高的脑电信号情感分类准确率.在公开数据集DEAP上的实验结果表明,Valence和Arousal的二分类准确率分别达到86.31％和85.57％,与传统脑电信号情感识别方法相比,该方法分类准确率得到有效提高.     

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.     

基于支持向量机和PCA的脑电α波运动想象分类研究

针对脑电信号(EEG)运动想象分类过程中弱相关特征量影响分类准确度的问题,提出一种筛选方法,该方法是基于α波和主成分分析(PCA)算法的。基于脑机接口(BCI)系统,通过听觉诱发刺激产生向左和向右两种运动想象任务对应的脑电信号,并对其做小波包分解处理,然后进行脑电α频段信号的重构,从而提取出α波形并对其进行统计特征提取。再结合PCA技术和支持向量机(SVM)方法,实现弱相关特征的剔除和特征分类。根据筛选后的数据进行分类,所得结果准确率更高,信号分类的准确度由90.1%提高至94.0%。     

基于稳态视觉诱发脑电信号的频率特征提取方法研究

脑电信号分析与处理是脑-机接口技术的关键环节,视觉诱发电位是脑-机接口技术较为常用的一种方法。采用功率谱估计中的自相关法、Welch法和AR模型法对稳态视觉诱发脑电信号进行频率特征提取,根据Fisher线性分类对3种方法提取的特征量进行分类判别。结果表明,AR模型法提取频率特征量的准确率最高。     

SD大鼠光刺激视觉诱发电位提取研究

在生物神经学领域,从脑电信号中提取出诱发电位对动物视觉图像恢复的研究具有重要作用。以Sprague-Dawley（SD）大鼠的脑电信号为研究对象,采用均值法和改进的Mallat多分辨率小波快速变换算法相结合的方法对SD大鼠脑电信号进行提取处理,得到了光刺激视觉诱发电位的主要特征。通过和SD大鼠视觉诱发脑电信号的拟合度仿真表明算法所得到的大鼠光刺激视觉诱发电位主要特征可以用于SD大鼠视觉图像恢复的处理。