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基于RSCM与黎曼空间的运动想象脑电分类研究
1
作者
廉小亲
刘春权
+2 位作者
高超
邓子谦
吴叶兰
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期84-93,共10页
近年来,运动想象(MI)在辅助医疗和人机交互领域备受关注。然而,经典的共空间模式(CSP)特征提取方法主要基于时域信号计算协方差矩阵(CM),易受噪声和伪迹干扰,且无法充分利用脑电信号(EEG)的频谱信息,导致分类精度与稳定性不足。为了解...
近年来,运动想象(MI)在辅助医疗和人机交互领域备受关注。然而,经典的共空间模式(CSP)特征提取方法主要基于时域信号计算协方差矩阵(CM),易受噪声和伪迹干扰,且无法充分利用脑电信号(EEG)的频谱信息,导致分类精度与稳定性不足。为了解决这一问题,本研究提出了一种基于正则化频谱协方差矩阵(RSCM)与黎曼空间的MI-EEG分类算法。首先,对预处理后的EEG信号进行快速傅里叶变换,计算频谱协方差矩阵,并进行岭正则化;然后,将正则化矩阵映射到切空间中进行平滑滤波,并将结果映射回黎曼空间以提取CSP特征;最后,采用支持向量机(SVM)完成分类任务。实验结果表明,在BCI竞赛IV数据集1和2a上,本研究方法的二分类平均准确率分别达到了86.95%和81.48%,较传统CSP分别提升了7.44%和9.57%;在BCI竞赛IV数据集2a上,本研究方法的四分类平均准确率达到了74.23%,较传统CSP方法提升了14.10%。实验结果表明,本研究方法在MI-EEG分类中具有有效性。
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关键词
运动想象
脑电信号
频谱协方差矩阵
黎曼空间
共空间模式
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职称材料
基于公共空间频率模型的脑电数据分类
被引量：
1
2
作者
唐艳
汤井田
龚安栋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第20期159-161,164,共4页
利用公共空间频率模型算法实现较少训练数据的脑电识别。首先给出公共空间频率模型算法的数学公式和求解过程,然后从数学分析角度说明表达实质含义,以及如何实现空间和频率上的同时滤波;再对于提取出来的特征,如何构造分类器,进行分类;...
利用公共空间频率模型算法实现较少训练数据的脑电识别。首先给出公共空间频率模型算法的数学公式和求解过程,然后从数学分析角度说明表达实质含义,以及如何实现空间和频率上的同时滤波;再对于提取出来的特征,如何构造分类器,进行分类;最后用BCI Competition Ⅲ的Iva数据包为数据源,证明了公共空间频率模型算法在BCI的实用性,能够达到更好的识别效果。
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关键词
脑机接口
公共空间模型
公共空间频率模型
脑电信号
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职称材料
基于共空域频谱模式的少通道运动想象分类
被引量：
4
3
作者
孟建军
盛鑫军
+1 位作者
姚林
朱向阳
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期553-561,共9页
针对少通道脑电数据采集如2～3通道的情况下,利用每个通道信号的2～10个延时来扩展EEG信号的通道数,然后再利用共空域模式CSP算法进行特征抽取。针对每个通道信号的延时选取问题,提出利用非参数化估计互信息熵的方法来选择最佳个数的延...
针对少通道脑电数据采集如2～3通道的情况下,利用每个通道信号的2～10个延时来扩展EEG信号的通道数,然后再利用共空域模式CSP算法进行特征抽取。针对每个通道信号的延时选取问题,提出利用非参数化估计互信息熵的方法来选择最佳个数的延时因子。应用多个时延的共空域频谱模式(CSSP)算法,对2008年BCI竞赛数据集IIb中的9个受试者以及实验室采集的13个受试者的想象运动数据集分析,结果表明可以使两个数据集的平均Kappa系数分别达到0.6与0.34。该方法可以依据8～30 Hz内频段的区分度自动优化权重系数,从而提高少通道数目下想象运动的分类正确率。
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关键词
脑机接口
共空域频谱模式
特征选择
信息熵
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职称材料
题名
基于RSCM与黎曼空间的运动想象脑电分类研究
1
作者
廉小亲
刘春权
高超
邓子谦
吴叶兰
机构
北京工商大学计算机与人工智能学院
北京工商大学中国轻工业工业互联网与大数据重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期84-93,共10页
基金
国家自然科学基金项目(62173007)
2024北京工商大学研究生教育教学成果培育项目(XYCGPYLX2024006)资助。
文摘
近年来,运动想象(MI)在辅助医疗和人机交互领域备受关注。然而,经典的共空间模式(CSP)特征提取方法主要基于时域信号计算协方差矩阵(CM),易受噪声和伪迹干扰,且无法充分利用脑电信号(EEG)的频谱信息,导致分类精度与稳定性不足。为了解决这一问题,本研究提出了一种基于正则化频谱协方差矩阵(RSCM)与黎曼空间的MI-EEG分类算法。首先,对预处理后的EEG信号进行快速傅里叶变换,计算频谱协方差矩阵,并进行岭正则化;然后,将正则化矩阵映射到切空间中进行平滑滤波,并将结果映射回黎曼空间以提取CSP特征;最后,采用支持向量机(SVM)完成分类任务。实验结果表明,在BCI竞赛IV数据集1和2a上,本研究方法的二分类平均准确率分别达到了86.95%和81.48%,较传统CSP分别提升了7.44%和9.57%;在BCI竞赛IV数据集2a上,本研究方法的四分类平均准确率达到了74.23%,较传统CSP方法提升了14.10%。实验结果表明,本研究方法在MI-EEG分类中具有有效性。
关键词
运动想象
脑电信号
频谱协方差矩阵
黎曼空间
共空间模式
Keywords
motor imagery
EEG
spectral
covariance matrix
Riemann space
common
spatial
pattern
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于公共空间频率模型的脑电数据分类
被引量：
1
2
作者
唐艳
汤井田
龚安栋
机构
中南大学信息物理学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第20期159-161,164,共4页
基金
湖南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hunan Province of China under Grant No.07JJ6045)
文摘
利用公共空间频率模型算法实现较少训练数据的脑电识别。首先给出公共空间频率模型算法的数学公式和求解过程,然后从数学分析角度说明表达实质含义,以及如何实现空间和频率上的同时滤波;再对于提取出来的特征,如何构造分类器,进行分类;最后用BCI Competition Ⅲ的Iva数据包为数据源,证明了公共空间频率模型算法在BCI的实用性,能够达到更好的识别效果。
关键词
脑机接口
公共空间模型
公共空间频率模型
脑电信号
Keywords
Brain-Computer Interface （BCI）
common
spatial
pattern
s
（cssp
）
common
Spatio-
spectral
pattern
s （CSP）
Electroen- cephalogram
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
基于共空域频谱模式的少通道运动想象分类
被引量：
4
3
作者
孟建军
盛鑫军
姚林
朱向阳
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期553-561,共9页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2011CB013305)
上海市科委重点项目(11JC140600)
国家重点实验室基金重点项目(MSVZD201204)
文摘
针对少通道脑电数据采集如2～3通道的情况下,利用每个通道信号的2～10个延时来扩展EEG信号的通道数,然后再利用共空域模式CSP算法进行特征抽取。针对每个通道信号的延时选取问题,提出利用非参数化估计互信息熵的方法来选择最佳个数的延时因子。应用多个时延的共空域频谱模式(CSSP)算法,对2008年BCI竞赛数据集IIb中的9个受试者以及实验室采集的13个受试者的想象运动数据集分析,结果表明可以使两个数据集的平均Kappa系数分别达到0.6与0.34。该方法可以依据8～30 Hz内频段的区分度自动优化权重系数,从而提高少通道数目下想象运动的分类正确率。
关键词
脑机接口
共空域频谱模式
特征选择
信息熵
Keywords
brain-computer interface （BCI）
common spatial spectral pattern （cssp）
feature selection
mutual information
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RSCM与黎曼空间的运动想象脑电分类研究
廉小亲
刘春权
高超
邓子谦
吴叶兰
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于公共空间频率模型的脑电数据分类
唐艳
汤井田
龚安栋
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于共空域频谱模式的少通道运动想象分类
孟建军
盛鑫军
姚林
朱向阳
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
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职称材料
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