针对卷积神经网络(CNN)在感受野有限、缺乏对全局信息的有效感知,以及在处理短时稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)信号时分类效果欠佳的问题,提出了一种紧凑EEGNet-Transformer(即EEGNetformer)网络。EEGNetformer网络融合了为脑电(EEG)信...针对卷积神经网络(CNN)在感受野有限、缺乏对全局信息的有效感知,以及在处理短时稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)信号时分类效果欠佳的问题,提出了一种紧凑EEGNet-Transformer(即EEGNetformer)网络。EEGNetformer网络融合了为脑电(EEG)信号识别任务而设计的通用的卷积神经网络EEGNet网络和Transformer网络的优势,有效地捕捉与处理脑电信号中的局部和全局信息,增强网络对SSMVEP特征的学习,进而实现良好的解码性能。EEGNet网络用于提取SSMVEP的局部时间和空间特征,而Transformer网络用于捕捉脑电时间序列的全局信息。在基于SSMVEP-BCI范式采集的数据基础上,开展了实验以评估EEGNetformer网络的性能。实验结果显示,当在2 s SSMVEP数据条件下,EEGNetformer网络在基于被试者内情况的平均准确率为88.9%±6.6%,在基于跨被试者情况的平均准确率为69.1%±4.3%。与传统的CNN算法相比,EEGNetformer网络的分类性能提升了4.2%~17.4%。研究内容说明,EEGNetformer网络在有效提高SSMVEP-BCI识别准确率方面具有显著优势,为进一步提升SSMVEP-BCI解码性能提供了新的研究思路。展开更多
针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的...针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。展开更多
文摘针对卷积神经网络(CNN)在感受野有限、缺乏对全局信息的有效感知,以及在处理短时稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)信号时分类效果欠佳的问题,提出了一种紧凑EEGNet-Transformer(即EEGNetformer)网络。EEGNetformer网络融合了为脑电(EEG)信号识别任务而设计的通用的卷积神经网络EEGNet网络和Transformer网络的优势,有效地捕捉与处理脑电信号中的局部和全局信息,增强网络对SSMVEP特征的学习,进而实现良好的解码性能。EEGNet网络用于提取SSMVEP的局部时间和空间特征,而Transformer网络用于捕捉脑电时间序列的全局信息。在基于SSMVEP-BCI范式采集的数据基础上,开展了实验以评估EEGNetformer网络的性能。实验结果显示,当在2 s SSMVEP数据条件下,EEGNetformer网络在基于被试者内情况的平均准确率为88.9%±6.6%,在基于跨被试者情况的平均准确率为69.1%±4.3%。与传统的CNN算法相比,EEGNetformer网络的分类性能提升了4.2%~17.4%。研究内容说明,EEGNetformer网络在有效提高SSMVEP-BCI识别准确率方面具有显著优势,为进一步提升SSMVEP-BCI解码性能提供了新的研究思路。
文摘针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。
