基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法

  本文关键词：基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法，由笔耕文化传播整理发布。

针对想象运动的脑机接口(BCI)系统中,在电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题,提出一种改进共同空间模式(CSP)算法。通过对事件相关去同步(ERD)／事件相关同步(ERS)生理现象较明显的频段进行滤波,选取最大特征值对应的表征运动想象脑电信号状态的最优特征向量,进而提出特征向量新的定义方法,同时与支持向量机(SVM)相结合,实现运动想象脑电数据的

2卷 2期 8 20 0 9年 4月

中国生

物医学

工程

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Vo . 1 28

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C i s J un lfBo e i l n i e n h e o ra o i dc gn r g ne m aE ei

Ap i 2 0 rl 09

基于改进 C P算法的运动想象脑电信号识别方法 S 李明爱 刘净瑜郝冬梅 (京工业大学人工智能与机器人研究所，京 102 )北北 0 14

摘

要：针对想象运动的脑机接口( C )统中，电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题， B I系在

提出一种改进共同空间模式 ( S )法。过对事件相关去同步 ( R )事件相关同步 ( R )理现象较明显的频 C P算通 E D/ E S生段进行滤波，选取最大特征值对应的表征运动想象脑电信号状态的最优特征向量，而提出特征向量新的定义方进法，同时与支持向量机 (V相结合，现运动想象脑电数据的分类。对于 G A大学提供的运动想象脑电数据 S M)实 RZ (a Dt aⅢ)想象左手运动脑电信号的识别准确率为 9 .7。想象右手运动的脑电识别率为 10。实验结果表， 85% 0%明，改进的 C P算法更准确地反映脑电信号的任务状态，效避免了特征模式的重复选取问题，有更优的分类 S有具 性能。

关键词：机接口；电；同空间模式 ( S )支持向量机 (V 脑脑共 CP; S M)

EEG c g iin o o o m a e y Ba e n I p o e P Alo i m Re o n to fM t r I g r s d o m r v d CS g rt h

L n— IMigAi

L U ig Yu HAO n - i I Jn— Do g Me

( ntu o r c l ne i,ea dR bt ei n e i eh o g,B i g 1 1 ) Istt n o t i t l e n oo,B i g U i rt o c nl y ei 0￣ i i fA i a I lg w f j n v sy fT o j n

Ab tat nbancmp tr ne ae B I ytmso oo m g r,a mpo e o o pt lp t r ( S ) s c:I ri—o ue tr c ( C )ss fm t i aey n i r

v dcmm nsai a en C P r i f e r a t l o i m a r p s d t o v h r b e t a o c a sf a i c u a y i o d t n o ag r h w s p o o e o s l e t e p o l m h tl w ls i c t n a c r c n c n i o fEEGs c l c e t e t i o i ol t d wi f w e h

c a n l . EE w r f t r d h o g a r q e c b n i wh c e e tr l t d e y c m n z t n e e tr l td h n es Gs e e i e e t r u h fe u n y a d n l i h v n—e ae d s n h ia i/ v n—e ae o s n h o ia in p y i lg c l p e o n n w s o v o s y c r nz t h soo ia h n me o a b i u .T e b s o r s o d n i e v c o ft e b g e te g n au o h e tc re p n i g eg n e t r o h ig s i e v e l wa e e t d t e c b h tt f mo o ma e s s l c e o d s r e t e sa e o t r i g r EEGs i y .T e e fa u e e t ci g ma n r wa r p s d a d h n a n w e t r x r t n e s p o o e n a n

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(V S M) 中图分类号 R 1 38 文献标识码 A 文章编号 0 5— 2【0 9 0— 1 10 2 8 8 1 2 0】20 6—4 0

引言 目前，多种疾病可以损伤脑与外部环境进行有 交流和控制的神经肌肉通路，如脑瘫多发性硬化和

活，患者的生活质量低下，但给家庭和社会造成的负担也十分沉重。随着计算机技术的进步和脑功能研 究的不断深入，们开始尝试建立一种全新的、人不依赖于肌肉的交流和控制通路，脑和外部世界之间在

肌萎缩性脊髓侧索硬化 (m o ohcl ea sl oi, a yt p i a r c rs r t l e s A s等。这些疾病会使人部分或全部失去自主的 L)肌肉控制。现代的生命支持技术可以使患者长期存 收稿日期： 0 80.l 20—7O,修回日期： 081 4 20,22

传递信息和命令，就是所谓的脑 .算机接口这计 ( C )简称脑机接口 4。 B I,一J B I术作为一门新兴交叉学科， C技正受到国际、

基金项目：京市委组织部优秀人才培养项目(07 B 5 10 18;家自然科学基金资助项目(075 3北 2 1 0050 9 )国 3 60 4 ) *通讯作者。 Em i iigi jteu c - a:l na@b .d .n l m u

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