多变量自回归和多线性主成分分析结合的多通道信号特征提取研究

发布时间：2017-06-15 22:12

  本文关键词：多变量自回归和多线性主成分分析结合的多通道信号特征提取研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：脑机接口(BCI)系统通过从脑信号中提取特征对其进行识别。针对自回归模型特征提取方法和传统主成分分析降维方法处理多通道信号的局限性,本文提出了多变量自回归(MVAR)模型和多线性主成分分析(MPCA)结合的多通道特征提取方法,并用于脑磁图/脑电图(MEG/EEG)信号识别。首先计算MEG/EEG信号的MVAR模型的系数矩阵,然后采用MPCA对系数矩阵进行降维,最后使用线性判别分析分类器对脑信号分类。创新在于将传统单通道特征提取方法扩展到多通道。选用BCI竞赛IV数据集3和1数据进行实验验证,两组实验结果表明MVAR和MPCA结合的特征提取方法处理多通道信号是可行的。
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 脑机接口 脑磁图 脑电图 多变量自回归模型 多线性主成分分析 特征提取
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61473339) 中国博士后科学基金资助项目(2014M561202) 河北省2014年度博士后专项资助项目(B2014010005) 首批“河北省青年拔尖人才”资助项目
【分类号】：O212.1;TN911.7
【正文快照】： 引言脑机接口(brain-computer interface,BCI)依赖人的意识通过脑信号来对计算机或其他的外部设备进行控制[1]。如何提高脑电图(electroencephalo-graph,EEG)和脑磁图(magnetoencephalography,MEG)信号的识别性能仍是BCI研究中的关键问题[1]。目前脑信号的特征提取方法主要包

【参考文献】

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