基于运动想象的脑电信号特征选择及分类算法研究
本文关键词：基于运动想象的脑电信号特征选择及分类算法研究 出处：《西南科技大学》2017年硕士论文 论文类型：学位论文
更多相关文章： 运动想象 脑电信号 特征提取 分类识别 CSP SVM
【摘要】：脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)利用现代信息技术方法,在大脑层面研究脑电信号的处理过程,实现人机交互,为那些不能与外界正常沟通的残障人士提供了全新思路。实现此技术的难题之一便是利用相关脑电信号处理算法对脑电信号进行有效分类。为提高多类脑电信号的分类识别性能,本文基于Berlin IVa和Graz Data Set 2a两个标准数据集对多类运动想象脑电信号的相关处理算法展开了深入研究。主要工作如下:对于Berlin IVa两类运动想象脑电信号,为解决其数据维度高、平均分类正确率低这些问题,本文首先分别采用了MI互信息(Mutual Information,MI)、AR功率谱估计、CSP共空间模式提取有效的时间、频率、电极参数,实验结果表明以上三种算法都能有效降低特征信号维度;然后运用LDA线性判别(Linear discriminant analysis)进行分类,发现利用AR-CSP组合算法进行特征提取时能进一步提高分类识别准确率。与2005年第三届国际脑机接口竞赛获奖结果相比,本文分类效果仅次于第一名。针对Graz Data Set 2a四类运动想象脑电信号,为提高数据信噪比,本文运用独立成分分析法进行盲源分离;针对非平稳非线性特性运用了Wavelet小波分析和CSP共空间模式进行特征提取;然后使用SVM支持向量机进行分类。由于传统SVM算法在参数的选取上存在工作量大、寻优费时的缺陷,本文结合GA遗传算法(Genetic Algorithm)实现了惩罚因子和核参数最优值的快速选取。考虑到GA搜索比较耗时,本文实现了并行计算和模型保存机制。最终两种组合算法的分类效果相比之前都有很大提升。与竞赛结果相比,本文不仅可从多个角度衡量算法的有效性和可行性,而且本文采用的CSP-GA-SVM组合算法的KAPPA值高于2008年竞赛获奖结果第一名,Wavelet-GA-SVM的分类效果仅次于竞赛第二名,从而为脑电信号特征提取与分类提供了新的解决方案。最后,本文基于BCI2000平台进行了虚拟光标移动实验。将文中的部分算法应用于此实验,实现了虚拟控制,为脑电信号处理的实际应用提供参考。
【学位授予单位】：西南科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：R318;TN911.7
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，本文编号：1324765
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