基于Relief-SBS的脑机接口通道选择

发布时间：2019-01-11 15:23

【摘要】：针对脑电信号(EEG)分类识别中的通道选择问题,本文提出了一种新型的Relief-SBS通道选择算法。该算法结合Relief的统计相关性原理和顺序后向选择算法的迭代思想对EEG通道进行选择。并用相关系数法进行分类,取得最优分类准确率的通道即认定为最优通道。以运动想象任务实验数据为分析对象,结果表明利用ReliefSBS进行通道选择后系统能取得出色的分类准确率,即使与其他的特征选择方法相比,其分类准确率也较为出色。另外,该方法选择的最优EEG通道的空间分布也与已知的神经生理学知识一致,说明了本方法的准确性和有效性。该方法的提出为脑机接口通道选择提供了新思路。
[Abstract]:To solve the problem of channel selection in (EEG) classification and recognition of EEG signals, a new Relief-SBS channel selection algorithm is proposed in this paper. The algorithm combines the statistical correlation principle of Relief and the iterative idea of sequential backward selection algorithm to select the EEG channel. The correlation coefficient method is used to classify, and the channel to obtain the optimal classification accuracy is identified as the optimal channel. Based on the experimental data of motion imagination task, the results show that the system can achieve excellent classification accuracy after channel selection using ReliefSBS, even compared with other feature selection methods, its classification accuracy is better. In addition, the spatial distribution of the optimal EEG channel selected by this method is consistent with the known knowledge of neurophysiology, which shows the accuracy and effectiveness of this method. This method provides a new idea for the selection of brain-computer interface channels.
【作者单位】： 浙江大学电气工程学院;
【分类号】：TN911.7;R338

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