基于3DC-BGRU的脑电情感识别

针对脑电信号情感识别率偏低的问题,提出了一种基于3DC-BGRU的脑电情感识别方法。对单通道脑电信号进行短时傅里叶变换（STFT）,提取相关频带的时频信息构成二维时频图,并将多个通道的时频图构成一种全新的时间、频率和通道的三维数据形式,通过三维卷积的方式设计了一种新颖的卷积神经网络（CNN）模型对三维数据进行深层特征提取,设计双向门控循环单元（BGRU）对深层特征的序列信息进行处理并配合Softmax进行分类。实验结果表明该方法分类识别率得到提高。     

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。     

基于深度学习的运动想象脑电信号识别方法

在脑电(EEG)信号分析方法中,时频分析方法综合考虑了信号的时间与频率两者的分辨率,同时改善了单纯时间域或频率域分析方法的短板.本实验使用S变换代替短时傅里叶变换将左右手运动想象脑电信号转换为二维时频图像形式,然后构建卷积神经网络—极限学习机(CNN-ELM)模型进行分类.在面对小样本训练数据时模型能力受到限制,提出一...     

基于信息融合的多列卷积神经网络异常驾驶研究

针对传统卷积神经网络（CNN）在异常驾驶检测方面识别率低、处理能力差的问题。对异常驾驶状态进行研究，提出了一种基于信息融合的多列卷积神经网络用来检测异常驾驶状态。首先建立三个卷积局部感受野核大小不同的CNN，然后将三列卷积神经网络卷积特征图进行融合，最后，融合的卷积特征图通过全连接层进行降维，输出不同的驾驶行为。实验结果表明，该方法相对于传统的卷积神经网络取得了更高的准确性、鲁棒性。在state farm distracted driver detection数据集上识别率达到了89.8%。     

基于模糊化符号复杂度的脑电运动想象识别算法

提出一种基于模糊化符号复杂度的运动想象脑电信号特征提取与识别方法。在脑电信号的复杂度细粒化多符号度量中引入模糊算法,用sigmoid函数模糊化处理,逻辑判断得到模糊化符号复杂度。取细粒化指数n为2,提取模糊化符号复杂度作为特征值,最后利用支持向量机对脑电运动想象任务进行分类识别。实验结果表明,以模糊化符号复杂度为特征的分类方法,对左右手运动想象脑电信号的分类识别率最高达88.67%,优于二值化Lempel-Ziv复杂度算法。     

基于DTCWT的运动想象脑电特征提取

针对脑电信号采用单一特征识别存在自适应性差和识别率低等问题，提出一种基于双树复小波(DTCWT)的多特征融合的左右手运动想象脑电特征提取方法。对原始脑电信号进行DTCWT变换提取最佳时频段；对所提取的信号频段进行希尔伯特变换与Lempel-Ziv复杂度计算，将得到的时-频域特征与非线性特征组合为特征向量；采用线性判别分析(LDA)完成运动想象任务的分类。实验采用BCI CompetitionⅢ竞赛数据对该方法进行验证，仿真结果表明其识别准确率明显提高，最高可达89.84%。     

基于希尔伯特变换联合卷积神经网络的脑电信号识别方法

传统运动想象脑电信号识别方法需要人为提取大量特征,识别性能受研究人员经验影响较大,主观性强;提出一种基于希尔伯特变换(HT)联合卷积神经网络(CNN)的运动想象脑电信号自动识别方法,首先利用HT对原始EEG信号进行分析,实现一维数据向二维幅-相图像转换的同时增加信息提取维度;然后将其作为输入利用CNN层次化的对幅-相二维图像进行理解和解译,自动提取特征并完成分类识别,基于BCI竞赛中所用Graz数据集开展试验,结果表明相对于传统特征提取方法,文章所提算法在低、中、高信噪比条件下均能获得更好的识别性能,具有更强的噪声鲁棒性.     

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。     

基于辅助分类器和变分自编码生成对抗网络的干扰识别

针对基于深度学习干扰识别方法在小样本集情况下性能恶化问题，提出一种基于辅助分类器和变分自编码生成对抗网络(AC-VAEGAN)的干扰识别方法。利用生成对抗网络和变分自编码器的核心思想设计识别模型，得到连续有意义的干扰样本集潜在空间；确定编码器、生成器和鉴别器的损失函数，且鉴别器采用动态学习率的优化算法，使得模型训练过程更加有效且稳定。仿真结果表明，在干扰时频图小样本数据集情况下，当干噪比为-10 dB～10 dB时，该方法对宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、单音干扰、多音干扰、脉冲干扰、跳频干扰、线性扫频干扰和二次扫频干扰这八种干扰的正确识别率均高于ACGAN和CNN。     

基于卷积神经网络的应用层协议识别方法

针对传统网络协议识别方法中人工提取特征困难以及识别准确率低等问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的应用层协议识别方法。首先,基于完整的传输控制协议（TCP）连接或用户数据报协议（UDP）交互划分原始网络数据,从中提取出网络流;其次,通过数据预处理将网络流转化为二维矩阵,便于CNN的分析处理;然后,利用训练样本集合训练CNN模型,自动化提取出网络协议特征;最终,基于训练成熟的CNN模型进行应用层网络协议的识别。实验结果表明,所提方法的总体协议识别准确率约为99.70%,能有效实现应用层协议的识别。     

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...     

面向运动想象脑电图识别的镜卷积神经网络

目的 脑电图（electroencephalogram,EEG）是一种灵活、无创、非侵入式的大脑监测方法,广泛应用于运动想象脑机接口系统中,运动想象脑电图识别精度是决定系统性能的关键因素。然而由于脑电图采集时间长、个体差异大等原因,导致单个受试者可用于模型训练的样本数量少,严重影响了卷积神经网络在脑电图识别任务中的表现。为此,本文提出一种镜卷积神经网络（mirror convolutional neural network,MCNN）模型,使用集成学习与数据扩增方法提高运动想象脑电图识别精度。方法 在训练阶段,基于源脑电通过互换左右侧脑电通道构造镜像脑电,并与源脑电一起用于源卷积网络训练,有效扩增了训练样本;在预测阶段,复制已训练源卷积网络作为镜像卷积网络,将测试集中的源脑电输入源卷积网络,构造的镜像脑电输入镜像卷积网络,集成源卷积网络与镜像卷积网络输出的类别预测概率,形成最终类别预测。结果 为了验证模型的有效性和通用性,基于3种不同运动想象脑电图识别卷积网络模型分别构造镜卷积网络,并在第4届脑机接口大赛2a与2b数据集上进行实验验证。实验结果与原始模型相比,运动想象四分类和二分类准确率分别平均提高了4.83%和4.61%,显著提高了识别精度。结论 本文面向运动想象脑电图识别,提出了镜卷积神经网络模型,通过集成学习与数据扩增方法提高运动想象识别精度,有效改善了运动想象脑机接口性能。     

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。     

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。     

Discrimination of Motor Imagery Patterns by Electroencephalogram Phase Synchronization Combined With Frequency Band Energy

Central nerve signal evoked by thoughts can be directly used to control a robot or prosthetic devices without the involvement of the peripheral nerve and muscles. This is a new strategy of human-computer interaction. A method of electroencephalogram (EEG) phase synchronization combined with band energy was proposed to construct a feature vector for pattern recognition of brain-computer interaction based on EEG induced by motor imagery in this paper. rhythm and beta rhythm were first extracted from EEG by band pass filter and then the frequency band energy was calculated by the sliding time window; the instantaneous phase values were obtained using Hilbert transform and then the phase synchronization feature was calculated by the phase locking value (PLV) and the best time interval for extracting the phase synchronization feature was searched by the distribution of the PLV value in the time domain. Finally, discrimination of motor imagery patterns was performed by the support vector machine (SVM). The results showed that the phase synchronization feature more effective in 4 s-7 s and the correct classification rate was 91.4 %. Compared with the results achieved by a single EEG feature related to motor imagery, the correct classification rate was improved by 3.5 and 4.3 percentage points by combining phase synchronization with band energy. These indicate that the proposed method is effective and it is expected that the study provides a way to improve the performance of the online real-time brain-computer interaction control system based on EEG related to motor imagery.      

运动想象脑电信号的跨域特征学习方法

运动想象脑电信号采集成本高且个体差异大,跨个体域构建脑电信号模式识别模型属于典型的小样本跨域学习任务。针对该任务,提出了一种运动想象脑电信号的跨域特征学习方法。该方法首先选择最优度量方法对齐协方差并提取共同空间模式特征;其次,在该特征基础上采用领域自适应方法学习目标域的最优跨域特征。为验证所提方法的可行性与有效性,采用经典模型识别跨域特征,在两个公开的数据集上进行对比实验。实验结果表明,通过所提方法学习到的跨域特征,在运动想象模式识别中,明显优于现有方法学习到的特征。此外,还详细对比了跨域特征学习方法的各项参数设置、性能及效率。     

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.