共空域模式方法在多类别分类中的应用 被引量：12

1

作者 刘广权 黄淦 朱向阳 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期935-938,共4页

近年来脑机接口(BCI)研究已经逐渐从两类的模式识别发展为多类的模式识别。在两类别的BCI中,共空域模式(CSP)算法已经被证明是十分有效的方法。本研究对CSP算法进行扩展,使其适用于多类别分类。采用"一对一(one-to-one)"的CS... 近年来脑机接口(BCI)研究已经逐渐从两类的模式识别发展为多类的模式识别。在两类别的BCI中,共空域模式(CSP)算法已经被证明是十分有效的方法。本研究对CSP算法进行扩展,使其适用于多类别分类。采用"一对一(one-to-one)"的CSP策略,对四类模式的脑电信号进行分类。该方法数据用于BCI竞赛2008的数据集IIa,获得第2名,证明了该策略对于多类别分类问题的有效性。 展开更多

关键词 脑机接口(BCI) 脑电信号(EEG) 共空域模式(csp) BCI竞赛

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基于共空域频谱模式的少通道运动想象分类 被引量：4

2

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。 展开更多

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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运动想象脑机接口中两种改进的脑电共空域模式特征提取方法 被引量：18

3

作者 赵紫宁 李智 张绍荣 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期64-70,共7页

共空域模式(CSP)在运动想象脑机接口(BCI)中得到了广泛的应用。但是传统的CSP存在3个缺陷,包括样本协方差估计的噪声敏感性、被试特异的时间窗选择以及被试特异的频带选择。针对CSP的前两个问题,分别提出了两种改进方法。第一种方法,首... 共空域模式(CSP)在运动想象脑机接口(BCI)中得到了广泛的应用。但是传统的CSP存在3个缺陷,包括样本协方差估计的噪声敏感性、被试特异的时间窗选择以及被试特异的频带选择。针对CSP的前两个问题,分别提出了两种改进方法。第一种方法,首先提取脑电(EEG)每个通道信号的方差作为特征,分别使用Fisher线性判别分析(FLDA)和贝叶斯线性判别分析(BLDA)方法进行分类,得到通道权重分布,选择权重较大的通道再进行CSP变换。通过剔除包含噪声的通道,降低了CSP的噪声敏感性。第二种方法,基于被试持续进行运动想象的时间和强度存在差异的假设,提出一种新的被试特异的时间窗选择方法,仍然使用FLDA和BLDA方法进行分类。为验证改进算法的有效性,使用2005年BCI竞赛数据集IVa进行实验,两种改进方法分别取得了87.77%和81.23%的最高平均分类准确率。实验结果表明,所提出的两种改进方法优于传统的CSP方法。同时在两种改进方法中,BLDA方法的分类效果都优于FLDA。 展开更多

关键词 运动想象脑电 脑机接口 共空域模式 通道选择 时间窗选择

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基于极能差与共空间模式算法的脑电信号特征增强研究 被引量：1

4

作者 程龙龙 邱爽 +5 位作者 徐瑞 许敏鹏 奕伟波 明东 綦宏志 万柏坤 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第9期980-987,共8页

为有效滤除颅骨、脑脊液、头皮等多层组织对脑电图(EEG)信号传导、衰减和混叠的影响,进一步增强信号特征以有利于认知脑电的特征提取、模式识别,以左右手想象动作电位实验为例分析比较了基于极能差(EED)和共空间模式(CSP)算法的空间滤... 为有效滤除颅骨、脑脊液、头皮等多层组织对脑电图(EEG)信号传导、衰减和混叠的影响,进一步增强信号特征以有利于认知脑电的特征提取、模式识别,以左右手想象动作电位实验为例分析比较了基于极能差(EED)和共空间模式(CSP)算法的空间滤波与特征增强效果。研究结果表明,两种算法皆在高维空间中通过方差判断能量总体分布进行空间滤波训练,可有效提高信噪比、明显增强信号特征和提升识别准确率,其中CSP算法运用矩阵同时对角化原理寻找投影方向,使方差的类间差别最大化,特征增强效果更优。以上结果可供有关脑认知科学研究与脑-机接口(BCI)系统设计及应用参考。 展开更多

关键词 脑电图（EEG） 极能差（EED） 共空间模式（csp） 想象动作 特征增强

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WPD-CSP脑电特征提取方法的时间优化 被引量：2

5

作者 张绍荣 赵紫宁 +1 位作者 李智 盘书宝 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第6期1645-1652,共8页

基于小波包分解和共空域模式的方法(WPD-CSP)弥补了CSP方法的频率缺陷,但是非常耗时。针对此问题,提出基于通道选择的WPD-CSP改进方法。使用Fisher判别准则(FDC)选择被试特异的最优通道,对选择的通道进行WPD分解,选择与运动想象任务相... 基于小波包分解和共空域模式的方法(WPD-CSP)弥补了CSP方法的频率缺陷,但是非常耗时。针对此问题,提出基于通道选择的WPD-CSP改进方法。使用Fisher判别准则(FDC)选择被试特异的最优通道,对选择的通道进行WPD分解,选择与运动想象任务相关的频率子带进行CSP特征提取,采用Fisher线性判别分析(FLDA)进行分类。使用公开的脑机接口(BCI)竞赛数据集和自采集数据集进行实验,所提方法分别取得了83.11%和71.49%的最高平均分类准确率。与现有方法相比,该方法具有较好的分类准确率,减少了特征提取的时间。 展开更多

关键词 运动想象脑电 脑机接口 通道选择 小波包分解 共空域模式

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基于CSP变换和滤波器组的对数带通功率特征提取方法 被引量：8

6

作者 莫云 《电子测量技术》 北大核心 2021年第10期33-38,共6页

为了进一步提升运动想象脑电解码的性能,针对共空域模式(CSP)特征提取方法存在的问题,提出了新的CSP改进方法,即基于CSP变换和滤波器组的对数带通功率特征提取方法。首先,对原始脑电信号进行预处理;接着,使用CSP变换对预处理信号进行空... 为了进一步提升运动想象脑电解码的性能,针对共空域模式(CSP)特征提取方法存在的问题,提出了新的CSP改进方法,即基于CSP变换和滤波器组的对数带通功率特征提取方法。首先,对原始脑电信号进行预处理;接着,使用CSP变换对预处理信号进行空间滤波;然后,使用滤波器组把空间滤波信号分解成多个子带,并提取每个子带信号的对数带通功率作为特征;最后,使用最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)进行特征选择,并使用支持向量机(SVM)进行分类。在脑机接口(BCI)竞赛IV数据集IIa上进行了实验,所提出的方法取得了最高的平均分类准确率,结果为81.97%。实验结果表明,所提出的方法其分类性能优于现有的CSP改进方法,而且特征提取时间也具有较大优势。 展开更多

关键词 脑机接口 脑电 运动想象 特征提取 共空域模式 滤波器组

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基于TRCSP和L2范数的脑电通道选择方法 被引量：3

7

作者 路仲伟 陈勇 +1 位作者 莫云 张本鑫 《电子测量技术》 北大核心 2023年第7期94-102,共9页

脑-机接口(BCI)系统常用高密度电极通道来获取较高空间分辨率的脑电(EEG)信号,但同时也会引入过多的噪声通道,影响脑电的解码性能。为了消除无关的噪声通道,提出了一种基于Tikhonov正则化共空间模式(TRCSP)和L2范数的运动想象脑电通道... 脑-机接口(BCI)系统常用高密度电极通道来获取较高空间分辨率的脑电(EEG)信号,但同时也会引入过多的噪声通道,影响脑电的解码性能。为了消除无关的噪声通道,提出了一种基于Tikhonov正则化共空间模式(TRCSP)和L2范数的运动想象脑电通道选择方法。首先基于TRCSP和分类器得到最优的空间滤波器,接着基于L2范数对空间滤波器得到的各通道的权重值进行排序。选择前K个通道的数据进行CSP特征提取,根据分类器的分类准确率确定最优K值,进而得到最优的通道数和通道组合。在实验中,使用6种分类器分别在BCI竞赛III(2005)数据集IVa和实验室自采集数据上验证所提出的通道选择方法的有效性。所提出的方法在两个数据集上的平均分类准确率分别达到了87.57%和74.32%,优于其它现有的方法。 展开更多

关键词 脑机接口 脑电 运动想象 共空域模式 通道选择

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基于回溯搜索优化算法的运动想象脑机接口频带选择 被引量：2

8

作者 魏中海 魏庆国 《科学技术与工程》 北大核心 2015年第14期70-75,共6页

在基于运动想象的脑机接口（BCI）中,特征提取是影响整个系统性能的一个关键部分.共空域模式（CSP）是一种有效的特征提取算法,它能很好地提取与事件相关去同步/同步（ERD/ERS）生理特征相关的节律信息,因而在BCI系统中得到广泛应用.然... 在基于运动想象的脑机接口（BCI）中,特征提取是影响整个系统性能的一个关键部分.共空域模式（CSP）是一种有效的特征提取算法,它能很好地提取与事件相关去同步/同步（ERD/ERS）生理特征相关的节律信息,因而在BCI系统中得到广泛应用.然而,CSP算法的分类性能极大地依赖于EEG信号的滤波频带.一般情况下,大都采用8～ 30 Hz的带通滤波器滤波,因为这个宽带包含了产生ERD/ERS想象的mu（8 ～ 12 Hz）和beta（18 ～ 26 Hz）节律.为了更加精准的定位最佳频带,将8 ～ 30 Hz的宽带滤波细分为大小不等的子带滤波,利用回溯搜索优化算法（BSA）与CSP相结合来选择最优频带,并以分类错误率作为BSA的适应度值（即频带选择标准）.使用该算法对5个受试者的实验数据进行了交叉验证分类实验.实验结果表明,最优频带的平均分类正确率比宽带（8 ～30 Hz）可高出7.91％. 展开更多

关键词 脑机接口(BCI) 运动想象 共空域模式(csp) 回溯搜索优化算法(BSA) 频带优化选择

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基于左右手运动想象的在线算法设计与应用 被引量：4

9

作者 王洪涛 邹鹤良 +1 位作者 李达强 何国渊 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第6期828-833,共6页

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... 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4s。 展开更多

关键词 脑机接口 运动想象 异步系统 共空域模式

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基于散度分析的脑电信号特征选择 被引量：4

10

作者 唐肖芳 周金治 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期290-294,共5页

为准确选择脑电信号的频率与通道参数,提高样本的分类识别率,提出一种基于散度的脑电信号特征选择方法。利用散度分析算法从样本数据的原始特征中选取散度值较大的k个特征,并对其进行基于共空间模型的特征提取与线性判别分类器的分类识... 为准确选择脑电信号的频率与通道参数,提高样本的分类识别率,提出一种基于散度的脑电信号特征选择方法。利用散度分析算法从样本数据的原始特征中选取散度值较大的k个特征,并对其进行基于共空间模型的特征提取与线性判别分类器的分类识别。使用2005年BCI竞赛提供的IVa数据集5位样本数据进行实验,结果表明,采用散度分析算法得到的测试样本与训练样本平均识别率为95.54%和84.57%,均高于相关系数和互信息选择算法。 展开更多

关键词 脑电信号 脑机接口 特征选择 散度 共空域模式 线性判别分类器

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基于回溯搜索算法的导联选择脑机接口研究 被引量：4

11

作者 戴圣法 魏庆国 魏中海 《现代电子技术》 北大核心 2016年第13期10-14,共5页

在脑机接口(BCI)中,传统的共空域模式(CSP)算法在提取特征信号与事件相关去同步/同步(ERD/ERS)的信息上得到了很好的效果。但是CSP算法受限于电极导联数、EEG信号的时间段和频带等因素,如电极导联数的增加,CSP算法容易过拟合,数据记录... 在脑机接口(BCI)中,传统的共空域模式(CSP)算法在提取特征信号与事件相关去同步/同步(ERD/ERS)的信息上得到了很好的效果。但是CSP算法受限于电极导联数、EEG信号的时间段和频带等因素,如电极导联数的增加,CSP算法容易过拟合,数据记录容易混乱,使得运算变得复杂,增加运算时间,降低数据分类正确率。所以,CSP算法存在局限性。使用回溯搜索优化算法(BSA)能够为CSP算法自动挑选出一组导联数组子集,并且以分类错误率作为BSA算法的目标函数进行实验。实验采用两类实验数据(第三、四届国际BCI竞赛数据集)进行交叉验证分类实验。实验结果表明,两类数据的导联数目大幅度减少,分类正确率有所提高。 展开更多

关键词 脑机接口 共空域模式 回溯搜索优化算法 最优导联选择

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偏最小二乘回归模型在EEG特征选择的应用 被引量：4

12

作者 刘彦俊 王力 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第19期218-223,共6页

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... 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。 展开更多

关键词 脑电信号 共空间模式(csp) 偏最小二乘回归(PLS) 数据增强

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