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基于CSP和SFFS-SFBS的两级双向脑电导联特征选取方法
被引量：
1
1
作者
张德明
殷国栋
+1 位作者
金贤建
庄伟超
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期125-132,共8页
针对多任务运动想象条件下脑电导联选取质量差、搜索时间长的问题,提出了一种基于公共空间模式(CSP)和顺序浮动双向选择算法(SFFS-SFBS)的两级导联特征选取方法.首先,结合空域滤波分析各个被试的时频特性,确定相应的特征时间和特征频率...
针对多任务运动想象条件下脑电导联选取质量差、搜索时间长的问题,提出了一种基于公共空间模式(CSP)和顺序浮动双向选择算法(SFFS-SFBS)的两级导联特征选取方法.首先,结合空域滤波分析各个被试的时频特性,确定相应的特征时间和特征频率;然后由训练集的CSP滤波系数计算各个导联在特征提取过程中的权重大小,根据权重排序缩小导联搜索空间;最后,运用以训练集交叉检验正确率为评价准则的SFFS-SFBS算法在相应的搜索空间内双向选择最优的导联序列.实验结果表明,在保证较高分类正确率的前提下,与传统SFFS算法和改进SFFS算法相比,该方法选取的导联数量分别减少了51. 36%,47. 52%,对应的搜索时间缩短了90. 95%,80%.因此,基于CSP和SFFS-SFBS的两级特征选取方法可快速选择优质导联序列,有效提高脑机接口的实际使用性能.
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关键词
多任务运动想象
导联选取
公共空间模式
顺序浮动双向选择算法
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职称材料
题名
基于CSP和SFFS-SFBS的两级双向脑电导联特征选取方法
被引量：
1
1
作者
张德明
殷国栋
金贤建
庄伟超
机构
东南大学机械工程学院
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期125-132,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1664258
51575103)
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0100906)
文摘
针对多任务运动想象条件下脑电导联选取质量差、搜索时间长的问题,提出了一种基于公共空间模式(CSP)和顺序浮动双向选择算法(SFFS-SFBS)的两级导联特征选取方法.首先,结合空域滤波分析各个被试的时频特性,确定相应的特征时间和特征频率;然后由训练集的CSP滤波系数计算各个导联在特征提取过程中的权重大小,根据权重排序缩小导联搜索空间;最后,运用以训练集交叉检验正确率为评价准则的SFFS-SFBS算法在相应的搜索空间内双向选择最优的导联序列.实验结果表明,在保证较高分类正确率的前提下,与传统SFFS算法和改进SFFS算法相比,该方法选取的导联数量分别减少了51. 36%,47. 52%,对应的搜索时间缩短了90. 95%,80%.因此,基于CSP和SFFS-SFBS的两级特征选取方法可快速选择优质导联序列,有效提高脑机接口的实际使用性能.
关键词
多任务运动想象
导联选取
公共空间模式
顺序浮动双向选择算法
Keywords
multi-class motor imagery
channel selection
common spatial pattern(CSP)
sequential floating forward selection-sequential floating backward selection algorithm(SFFS-SFBS)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CSP和SFFS-SFBS的两级双向脑电导联特征选取方法
张德明
殷国栋
金贤建
庄伟超
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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