基于数据空间自适应与共空间模式的脑电情感分类

为缓解日间脑电信号波动和差异导致情感分类性能下降的问题,在数据空间自适应(DSA)与共空间模式(CSP)迭代的基础上,提出一种用于脑电情感分类的特征提取算法。针对12个受试者连续5 d的情感脑电信号,采用DSA算法对脑电信号进行空间线性变换,再使用CSP将脑电信号变换到最优子空间,提取日间差异最小且类间差异最大的脑电功率谱密度特征及微分偏侧与差异因果特征。实验结果表明,该算法能提高脑电信号情感分类的准确率和稳定性。     

基于多类运动想象任务的EEG信号分类研究

针对多类运动想象脑电信号个体差异性强和分类正确率比较低的问题,提出了一种时-空-频域相结合的脑电信号分析方法:首先利用小波包对EEG原始信号进行分解,根据EEG信号的频域分布提取出运动想象脑电节律,通过“一对多”共空间模式(CSP)算法对不同运动想象任务的脑电节律进行空间滤波提取特征;然后将特征向量输入到“一对多”模式下的支持向量机(SVM)中,并利用判断决策函数值的方法对SVM的输出结果进行融合;最后通过引入时间窗对脑电信号进行时域滤波,消除运动想象开始和结束时脑电的波动,进一步提高信号信噪比和算法的分类效果;实验结果显示:在时间窗为2 s时,平均最大Kappa系数达到了0.72,比脑机接口竞赛第一名提高了0.15,验证了该算法能够有效减小脑电信号个体差异性影响,提高多类识别正确率。     

运动想象脑电信号特征提取与分类算法研究

针对运动想象脑电信号特征提取困难,分类正确率低的问题,提出了利用小波熵进行特征提取并采用支持向量机（SVM）来分类的算法。计算运动想象脑电信号的功率,通过理论分析选择小波包尺度,对信号功率进行小波包分解并计算其小波包熵（WPE）,提取C3、C4导联的小波包熵插值组成特征向量,将特征向量作为分类器的输入送入支持向量机进行分类。采用国际BCI竞赛2003中的Graz数据进行验证,算法的最高分类正确率达97.56%。算法特征向量维数低、数据量小、分类正确率高,对运动想象脑电信号特征提取及分类的任务可以提供参考方法。     

基于小波变换和FastICA的眼电伪迹去除研究

为了高效去除脑电信号(Electroencephalogram, EEG)中的眼电伪迹,文章提出一种基于小波变换(Wavelet Transform, WT)和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis, FastICA)相结合的眼电伪迹去除方法。首先,应用小波变换将信号分解成不同频率的小波分量,采用适合的小波基函数和阈值针对高低频噪声做去噪处理;其次,应用FastICA算法分离出各通道的独立成分,获取纯净的脑电信号;最后,对BCI competition IV公共数据集应用融合算法,并输入支持向量机(Support Vector Machine, SVM)进行分类验证。实验结果表明,相较于单一的小波变换和FastICA算法,采用文章提出的融合算法处理后的脑电信号的SVM分类识别率分别提升了18.9%和15.8%,证明该融合算法对去除脑电信号中的眼电伪迹有较好的效果。     

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SVM和小波分析的脑电信号分类方法

根据癫痫脑电信号与正常脑电信号波形和能量特征的不同,研究了两种的脑电信号分类方法,一种采用支持向量机SVM(Support Vector Machines)分类器对正常脑电和癫痫脑电进行分类;另一种使用小波分析和支持向量机相结合的方法对脑电进行分类,并比较了这两种方法对正常脑电和癫痫脑电分类的正确率。实验结果表明,小波分析和SVM结合的方法对脑电信号分类可以取得更好的效果,能有效区分癫痫脑电和正常脑电。     

多类运动想象脑电信号特征提取与分类

针对多类运动想象情况下存在的脑电信号识别正确率比较低的问题,提出了一种基于小波包特定频段的小波包方差,小波包熵和共同空间模式相结合的脑电信号特征提取的方法,并将特征向量输入到支持向量机中达到分类的目的;首先选择重要导联的脑电信号,进行特定频段的小波包去噪和分解;其次对通道优化的重要导联的每个通道信号计算小波包方差和小波包熵值作为特征向量;然后对所有重要导联的分解系数重构并进行共同空间模式特征提取;最后结合2种不同导联方式所获取的特征向量作为分类器的输入进行分类;采用BCI2005desc_IIIa中l1b数据进行验证,该算法的分类正确率最高达到88.75%,相对2种单一的提取方法分别提高28.27%和6.55%;结果表明该算法能够有效提取特征向量,进而改善多类识别正确率较低的问题。     

基于图神经网络和注意力的双模态情感识别方法

针对生理信号情感识别问题，提出一种基于图神经网络（GNN）和注意力的双模态情感识别方法。首先，使用GNN对脑电（EEG）信号进行分类；然后，使用基于注意力的双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络对心电（ECG）信号进行分类；最后，通过Dempster-Shafer证据理论融合EGG和ECG分类结果，从而提高情感识别任务的综合性能。为验证所提方法的有效性，邀请20名受试者参与情感激发实验，并收集了受试者的EGG、ECG信号。实验结果表明，所提方法的二分类准确率在valence维度和arousal维度分别为91.82%和88.24%，相较于单模态EEG方法分别提高2.65%和0.40%，相较于单模态ECG方法分别提高19.79%和24.90%。可见，所提方法能够有效地提高情感识别的准确率，为医疗诊断等领域提供决策支持。     

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。     

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%。     

多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法

针对基于三维视觉指导的运动想象脑机接口多通道冗余信息较多、分类准确率差的问题,提出了一种基于小波包分解（WPD）—共空间滤波（CSP）—自适应差分进化（ADE）的模式脑电信号特征提取与选择分类方法。首先,对采集的多通道运动想象脑电信号进行WPD变化,划分出精细的子频带;然后,分别将WPD变换后的每个子空间作为CSP的输入,得到对应的特征向量;最后,使用ADE算法对特征向量进行选择,选择出用于分类的最佳特征子集。采用WPD-CSP-ADE模式进行特征提取与选择,较经典的WPD-CSP方法在分类正确率、特征个数方面有着更好的表现。同时,所提算法分类性能明显优于遗传算法、粒子群算法。实验结果表明,WPD-CSP-ADE方法能够有效地提高分类正确率,同时减少了用于分类的特征个数。     

EMD和CSP融合最优波长空间滤波脑电特征提取方法

基于经验模式分解和共空间模式,结合最优波长空间滤波,提出了三者相结合的特征提取方法。该方法首先利用经验模式分解进行分解,得到固有模态函数,选择合适的固有模态函数进行信号的重构,然后将重构的信号进行最优波长空间滤波变换,得到最优的波长选择信号,再经共空间模式投影映射,提取相应的特征向量,最后利用支持向量机进行分类。运用该方法对9位受试者进行分类结果分析,平均分类准确率在95%以上,实验表明,提出的算法具有较好的分类识别性。     

基于小波包和组合分类器的脑电信号分类

为了提高脑思维任务分类精度,提出了一种基于小波包分解和多分类器投票组合的运动想象任务分类方法。该方法利用小波包分解对经过预处理的脑电信号进行分解,提取所有频带上的相对小波包能量特征;根据不同脑思维任务下左右半脑各通道间的差异性对C3、C4两通道求取特定频带上的小波包系数的L-2范数作为特征;采用基于投票策略的组合分类器对两种联合特征进行分类,得到了92.85%的识别精度。实验结果表明,联合特征向量较好地反映了左右手运动想象脑电信号的事件相关去同步（ERD）和事件相关同步（ERS）的本质特性;组合分类器识别效果优于单一分类器。     

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。     

基于ERS/ERD的二级共空间模式的运动想象脑电信号特征提取

针对多类运动想象EEG信号在脑-机接口方面存在分类识别率低和被试者差异性的问题,提出了一种基于ERS/ERD现象的二级共空间模式特征提取的方法。首先对全部导联进行特定频段的小波包降噪和分解;其次对分解系数重构后的信号以手(左、右)和脚(脚、舌)这二类进行一级共空间模式获取空间滤波器并对其采用2-范数筛选准则,提取权重系数较大的N个导联;然后以优化导联的投影矩阵对手与脚进行空间滤波后的信号分别作为原始信号进行二级空间模式特征提取;最后采用支持向量机进行分类。采用BCI2005Ⅲa中三位被试者的数据进行仿真验证,得到分类正确率最高达到92.55%。结果表明,该方法对EEG信号的特征提取具有较好的效果。     

多特征融合的运动想象脑电特征提取方法

针对单一特征识别率低、自适应性差等问题,提出一种基于希尔伯特-黄变换（HHT）和共同空间模式（CSP）的特征提取方法HCHT。首先,对原始脑电信号（EEG）进行经验模态分解（EMD）得到固有模态函数（IMF）,并将IMF分量合并成新的信号矩阵;然后,对IMF进行希尔伯特谱分析,得到信号的时-频域特征;接着,对构造的信号矩阵进行进一步的CSP分解,将时-频域特征扩展成时-频-空域特征;最后,通过支持向量机（SVM）对特征集进行分类。在BCI Competition II数据集的实验表明,与HHT时-频域和CSP空域特征的方法相比,所提方法的识别准确率分别提高了7.5、10.3和9.2个百分点,且标准差更小。在智能轮椅平台进行在线实验的结果表明,HCHT能有效提高识别准确率和稳定性。     

偏最小二乘回归模型在EEG特征选择的应用

为了克服主成分分析（PCA）对共空间模式（CSP）提取脑电信号特征进行降维时,仅考虑主成分对输入变量的表征能力,而忽略了对输出变量进行解释的这一个缺点,提出偏最小二乘回归（PLS）进行降维,通过CSP对数据增强后的信号进行特征提取,采用PLS进行降维,将提取的主成分信息包含对因变量解释程度高的特征作为特征向量,使用PSO-SVM进行分类,用2005 BCI竞赛的数据集IIIa进行分类测试,结果得到3位被试的想象运动平均分类正确率91.71%,通过与CSP-LDS、WL-CSP和CSP等算法的比较,3位被试的平均分类正确率最高,验证了该算法的有效性。     

公共空间模式算法结合经验模式分解的EEG特征提取

常规的公共空间模式分解方法需要大量的输入通道、缺乏频域信息,发展受到限制。为了克服以上缺点,将经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）和公共空间模式算法结合,改变CSP滤波器成分选择方式,提出EMD-CSP算法来获取特征向量。该算法对预处理后的信号进行经验模式（EMD）分解,得到固有模态函数（Intrinsic Mode Functions,IMFs）,观察并计算每个IMF分量的能量谱,筛选有效的IMF频段（5~28 Hz）,使用改进的CSP滤波器进行滤波获取特征,最后使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行分类。分类结果得到9位受试的想象运动平均分类正确率为92%,证实了该算法的可行性与有效性。     

基于多参数公共空间频率模式算法的脑电特征提取

针对目前脑机接口中提取明显的脑电信号特征较难以及特征维数较多的缺陷,提出了一种多参数的公共空间频率模式CSSP(Common Spatio-Spectral Pattern)算法对脑电信号进行特征提取。该算法对不同通道的脑电信号采取不同的延时因子,增强了CSSP算法在频域上的滤波效果。在对2003年国际脑机接口BCI(Brain Computer Interface)竞赛的运动想象脑电识别中,利用多参数CSSP特征提取方法结合支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类方法,在只提取两维特征的情况下,较公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)与CSSP算法,分类的正确率有了明显提高。同时,多参数的引入使该方法在特征提取上较CSP与CSSP算法具有更强的适用性。