基于AAR模型的听觉诱发中潜伏期反应特征提取

发布时间：2018-05-12 08:12

  本文选题：卡尔曼滤波 + 最小均方误差自适应　； 参考：《电子技术应用》2017年11期

【摘要】：针对听觉刺激诱发的脑干中潜伏期反应(MLR)信号的非平稳特性,采取计算其自适应自回归(AAR)模型系数的方法进行特征提取,实现不同注意状态的分类。首先对采集的MLR数据进行去噪预处理,然后结合相对误差方差(REV)准则分别进行卡尔曼滤波和最小均方误差自适应算法估计其AAR模型参数。利用支持向量机对两种估计方法的特征参数分别进行分类。最后根据最大互信息和分类结果进行比较,最小均方误差自适应算法估计AAR模型系数的分类正确率达到77.45%,最大互信息值为0.3011,其效果优于卡尔曼滤波算法。
[Abstract]:In view of the non-stationary characteristics of MLR signals induced by auditory stimulation, the adaptive autoregressive (AARR) model coefficients of MLR signals were extracted to achieve the classification of different attention states. Firstly, the MLR data are preprocessed, then the AAR model parameters are estimated by Kalman filter and minimum mean square error adaptive algorithm combined with the relative error variance (RER) criterion. Support vector machine (SVM) is used to classify the feature parameters of the two estimation methods. Finally, according to the maximum mutual information and classification results, the minimum mean square error adaptive algorithm estimates the AAR model coefficients of the classification accuracy of 77.45 and the maximum mutual information value of 0.3011, its effect is better than the Kalman filter algorithm.
【作者单位】： 广州大学机械与电气工程学院;
【基金】：广州市科技计划项目(201605030014) 广州市市属高校科研项目(1201630210) 广州大学科技创新培育基金
【分类号】：TN911.7

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本文编号：1877840