脑电信号共空间模式模糊融合的研究

发布时间：2018-11-17 20:23

【摘要】：共空间模式(CSP)是脑电信号特征提取的主要方法,但它存在较严重的过拟合问题。本文提出对多通道脑电数据划分多个区域,分别用CSP算法提取各区域的脑电数据特征,对得到的各特征分别进行线性分类,用Choquet模糊积分融合各线性分类结果,有助于克服脑电信号处理的过拟合问题和提高脑电信号识别准确度,从而给出了脑电数据处理的一种新框架。采用2005年国际脑机接口(BCI)竞赛数据验证该处理框架,获得的识别准确率显著提高,并且在一定程度上解决了CSP的过拟合问题,显示了本框架处理脑电信息的有效性。
[Abstract]:Co-spatial (CSP) is the main method for feature extraction of EEG signals, but it has a serious problem of over-fitting. In this paper, the multi-channel EEG data are divided into several regions, and the CSP algorithm is used to extract the EEG data features of each region. The obtained features are classified linearly, and the Choquet fuzzy integral is used to fuse the linear classification results. It is helpful to overcome the over-fitting problem of EEG signal processing and improve the recognition accuracy of EEG signal, thus a new framework of EEG data processing is presented. By using the 2005 (BCI) contest data of the BCI, the recognition accuracy is improved significantly, and the over-fitting problem of CSP is solved to some extent, which shows the validity of the framework in processing EEG information.
【作者单位】： 西南交通大学信息学院;西南科技大学计算机学院;
【基金】：四川省人社厅留学择优资助项目 绵阳网络融合工程实验室开放基金资助项目(12ZXWK07)
【分类号】：R318

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