基于有记忆递归神经网络的脑电特征情感识别研究

为了提高脑电信号多分类的情感识别率,文中选用上海交通大学提供的SEED脑电信号数据集,对其进行分频带特征提取。将脑电数据的微分熵特征、微分不对称性特征和有理不对称性特征通过线性动力系统平滑特征后,与功率谱密度特征进行分类效果比较,再利用有记忆递归神经网络的方法进行分类,发现提取的微分熵特征经过分类的效果好。在对3种情感进行分类的过程中,采用长短时记忆神经网络分类相比于其他机器学习方法识别率有所提高,情感识别的平均准确率可达到95.045 9%。     

基于小波包变换的表面肌电信号模式识别

采用小波包变换的方法对表面肌电信号sEMG进行了多尺度分解,并提取小波包分解系数的能量值构建特征矢量,采用四种方法设计多类最小二乘支持向量机（LS-SVM）分类器,对8种表面肌电信号进行了模式分类。实验结果表明,采用四种多类分类方法的LS-SVM分类器对8种表面肌电信号的平均识别率在90%以上,LS-SVM分类准确率明显优于传统的RBF神经网络分类器。     

一种新的基于小波包分解的EEG特征抽取与识别方法研究

为了提高脑思维任务分类精度,提出一种新的脑电特征抽取与识别方法.首先进行小波包分解,然后结合能反映脑电信号在时域与频域上的能量分布特征的小波包熵概念,从小波包库中选择最优小波包基,对各个最优基所对应的小波系数求取统计特性,然后根据不同脑思维任务下左右半脑各导联间的差异性对各个导联对求取不对称率构成分类特征向量,最后利用SVM分类器对其进行分类.实验结果表明:相对于一般的小波包分解,最优小波包基和自回归特征抽取方法,该方法对5类不同脑思维任务的所有10种不同组合任务对的平均分类预测精度可以达到95.41％～99.65％.     

色彩感知中的脑电信号多域特征选择算法研究

针对目前在不同色彩感知中的脑电信号识别方面的研究还不多见,本文提出采用随机森林算法对信号的时域特征和频域特征进行最优组合的方法对不同色彩感知中的脑电信号进行识别。首先采用小波变换,对脑电信号进行7层分解,提取脑电信号在delta、theta、alpha和beta节律频带上的小波能量,并结合脑电信号在时域上的统计量偏度和峰度组成特征向量。然后通过基于随机森林的特征选择算法提取最优的特征组合方案,删除冗余的特征量。使用自适应增强算法进行分类识别,识别的平均正确率可达到85.07%。该结果表明使用本文所提出的特征提取与选择方法用于不同色彩感知中的脑电信号识别上是可行的,并且能够取得较好的识别率。      

基于C-LSTM模型的端到端多粒度运动想象脑电信号分析方法

脑电信号（Electroencephalography, EEG）是人的大脑在不同状态下产生的生物电信号。运动想象脑电信号是其中较为典型的一类信号，广泛应用于脑机接口技术中。对运动想象脑电信号分析的研究由来已久，目前主要采用公共空间模式等特征提取方法，对于如何提取更加有效的脑电信号特征以及如何对时序信息进行建模仍然是需要解决的问题。因此，本文设计了基于C-LSTM（Convolutional-Long Short Term Memory）模型的端到端多粒度脑电分析方法。并利用空间信息以及小波脑网络方法进行了改进，在BCI2008数据集上，相较传统方法提高了近10%，到达了93.6%的识别率。      

融合多种网络的半监督分层睡眠分期算法

当前的睡眠阶段时空特征提取依赖于给定数据集标签的监督学习,在一定程度上受到限制。提出一种基于脑电信号的半监督睡眠分期算法,利用由改进卷积编码-解码器和生成对抗网络构建的浅层特征提取网络提取浅层时空特征,采用Hard swish激活函数来加速模型收敛。为充分提取脑电信号高质量的深层时序依赖特征,模型的深层特征提取网络将传统的长短时记忆网络改进为参数较少的双向门控循环单元。在特征融合后使用加权交叉熵损失函数训练以提高模型的分类准确性。实验使用Sleep-EDF数据集在Fpz-Cz通道上对模型进行20折交叉验证,得到模型总体准确率和MF1值分别为86.3%和81.2%,相比于卷积循环网络分别提高了3.1%和3.3%。     

基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取

针对脑-机接口(BCI)研究中采用单一特征对运动想象脑电信号(EEG)识别率不高的问题,该文提出一种结合脑功能网络和样本熵的特征提取方法.根据事件相关同步/去同步(ERS/ERD)现象以及皮层与肢体运动想象间的对侧映射机制,选取小波包变换消噪重构后的μ节律脑电信号,用左侧27个通道、右侧27个通道分别对左半球脑区和右半球脑区构建脑功能网络,计算网络的平均节点度和平均聚集系数作为运动想象的脑功能网络特征,并结合C3,C4通道μ节律的样本熵构筑分布性和指向性相结合的特征向量.选用支持向量机(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类,结果表明基于脑功能网络和样本熵的特征提取方法能够实现更优的分类效果,分类准确率最高可达90.27％.     

基于小波的模拟自然阅读事件相关电位的单次提取

选择合适的信号处理方法从脑电信号中提取用户的信息和命令,是改进脑计算机接口通讯速率的方法之一.由于自发脑电信号(electroencephalograph,EEG)是非高斯有色噪声,且自发脑电信号的频谱不规则、与有效信号的频谱相重叠,传统的滤波方法难以取得较好的效果.基于白噪声与有效信号的小波变换模极大值在不同尺度下的传播行为不一样的原则,本文提出了一个基于自回归模型和小波变换多尺度分析的模拟自然阅读事件相关电位的单次提取方法.经对实际脑电信号处理的实验表明,该算法能较好的提取脑电信号.     

在线脑机接口中脑电信号的特征提取与分类方法

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于离散小波变换和AR模型的方法.利用Daubechies类小波函数对脑电信号进行3层分解,抽取小波变换系数的统计特征;利用Burg算法提取脑电信号6阶AR模型系数.将这两类特征进行组合后使用神经网络、支持向量机、马氏距离线性判别进行分类并比较分析.采用BCI...     

小波滤波与AR模型在脑电信号处理的应用

针对脑-计算机接口技术中的脑电信号处理、事件相关同步和事件相关去同步的特点,提出了一种基于离散小波滤波和AR模型来提取脑电信号特征向量的方法。利用Daubechies类小波函数对脑电信号进行4层分解,然后使用Burg算法提取脑电信号8阶AR模型系数,最后用BP神经网络进行分类和比较。得到最优的正确率为71.64%,小波滤波的效果要优于FIR滤波器。     

基于脑功能网络和样本熵的脑电信号特征提取

针对脑-机接口(BCI)研究中采用单一特征对运动想象脑电信号(EEG)识别率不高的问题,该文提出一种结合脑功能网络和样本熵的特征提取方法。根据事件相关同步/去同步(ERS/ERD)现象以及皮层与肢体运动想象间的对侧映射机制,选取小波包变换消噪重构后的\begin{document}$ \mu$\end{document}节律脑电信号,用左侧27个通道、右侧27个通道分别对左半球脑区和右半球脑区构建脑功能网络,计算网络的平均节点度和平均聚集系数作为运动想象的脑功能网络特征,并结合C3, C4通道节律的样本熵构筑分布性和指向性相结合的特征向量。选用支持向量机(SVM)对左右手运动想象脑电信号进行分类,结果表明基于脑功能网络和样本熵的特征提取方法能够实现更优的分类效果,分类准确率最高可达90.27%。     

基于多尺度特征融合的φ-OTDR系统相似信号识别方法

为解决分布式相位敏感光时域反射计系统现有事件识别方法对于相似振动信号识别困难这一问题,提出了一种基于多尺度特征融合的相似信号识别方法。在该方法中,原始信号首先通过经验模态分解和小波包分解被分解为不同频率范围内的子信号。随后,分别提取原始信号和子信号的时频特征和近似熵特征,并利用主成分分析法对所提取的特征进行融合。最后,通过构建一个6层轻量反向传播（BP）神经网络分类器,训练分类模型并利用测试集验证模型分类度。该方法对小车经过和行走等相似信号的识别准确率可分别达到98.5%和98.0%,对于敲击和摇晃差异性大的信号的识别准确率可达100%。相比于直接从原始信号中提取特征并结合时频图的卷积神经网络方式,所提方法的综合识别准确率分别提高了8.4%与9.0%,相似信号的识别准确率分别提高了13.5%与12.4%。结果表明,该方法在保证差异性大的信号的高识别准确率的基础上,显著提高了相似信号的识别准确率,对于拓展分布式光纤传感的应用范围有重要的价值。     

一种基于FPGA的脑电分类算法实现

通过对脑电信号特征的分析,利用小波变换的多尺度分析技术对脑电信号进行特征提取,进而使用主成分分析算法对特征进行降维,并对降维后的信号使用Fisher线性判别方法进行分类。最后,利用VerilogHDL硬件编程语言设计实现了Mallat分解算法、PCA算法和LDA算法模块,并在FPGA应用板上实现了脑电分类功能。系统对2008年BCI大赛的数据进行了测试,分类准确率达到92.31%,表明该方法对开发便携式脑机接口系统具有良好的应用价值。     

基于快速独立分量分析和小波包变换的脑电信号消噪

本文提出一种小波包变换和快速独立分量分析相结合的方法对脑电信号进行预处理。首先利用小波包变换对脑电信号进行3层分解,对第三层的高频小波系数置零,以此达到去除随机噪声的目的,同时最大程度地保留了细节信息。其次,对经过小波包变换处理后的多路信号进行快速独立分量分析,将脑电信号与各噪声源信号分离开。为验证消噪算法的效果,本文对输出各分量进行相关性分析,实验结果显示各分量间的互相关系数的数量级为-15和-16,互相关系数近似为0,说明该方法的去噪效果很好。     

应用最优小波包变换的特征提取方法

在模式识别或分类中,从原始模式中提取有效的分类特征是非常重要的.但对于大量的非平稳或时变信号模式来说,如语音,雷达,地震信号等,用于分类的特征往往包含在局部的时-频信息中,用一般的变换方法提取有效的特征比较困难.近年来小波变换在信号处理和特征提取中得到了广泛应用,但小波包变换的任意多尺度分解特性,是分析非平稳信号更有效的方法,这是由于小波库中包含了丰富的小波包基,不同的小波包基具有不同的性质,反映不同的信号特性,能获取其他变换所不能获取的信号特征.本文主要研究由给定的训练样本集,如何选择最优小波包基,从被识别或分类的信号中提取具有最大可分性的特征.为此提出了应用三种可分性准则,即距离准则,散度准则和熵准则选择最优基.通过实验,对应用各准则选择最优基提取特征与小波基提取特征的性能进行了比较.     

边缘学科分支最新动向

TN一051 2005021617 荃于小波包分解的精神分裂症脑电信号分析/许慰玲,黄静霞,沈民奋 (汕头大学)11电子测量与仪器学报.一2004,1s(2)一35一40 文中针对脑电信号的非平稳性,引入小波包分解理论研究精神分裂症脑 电.根据脑电信号的不同节律特性,提出应用小波包分解构造不同频率 特性的滤波器,提取脑电信号不同节律的动态特性,并由此构造各种节 律的动态脑电地形图.为了研究精神分裂症脑电信号各种节律的动态特 性,文中对正常人和精神分裂症病人的临床脑电数据进行分析与比较, 分析两组脑电信号各种节律的动态特性.实验结果表明,精神分裂症病 …     

小波变换和AR模型在脑电信号处理中的应用

谈论了基于小波变换和AR模型的(EEG)信号的分析方法,在两种方法相结合的情况下,能有效消去(EEG)信号的噪声。用小波变换对含有瞬态干扰的脑电信号进行多尺度分解,在某些尺度下,瞬态信号特征得以明显增强,用简单的阈值比较就可以有效地检测并消除瞬态干扰。最后在Matlab环境下进行仿真实验,验证了此方法在提取脑电信号中的有效性。     

基于CNN-LSTM的运动想象脑电四分类研究

脑机接口通过对运动想象脑电信号的分类识别，帮助运动神经严重受损的患者实现与外部设备的直接交互。为了提高多分类运动想象脑电信号的分类准确率，提出一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）网络的脑电信号识别方法。首先，对原始脑电信号进行预处理，并利用快速傅里叶变换提取出相关频带的能量值；其次，对处理后的脑电信号采用一维卷积神经网络提取空间特征，再利用LSTM网络在序列上的建模能力，将空间特征组成特征序列输入到LSTM网络，提取时间特征；最后，将LSTM网络输出的特征输入到Softmax分类器，把结果分为左手、右手、舌头和脚四种类型。文中使用BCI Competition Ⅳ竞赛的数据集2a对所提的方法进行验证，实验结果表明，所提方法能够有效地提高多分类精度，分类结果的平均准确率达到90.38%。     

基于互样本熵的脑电功能网络构建及其应用

近年来,通过建立脑网络模型探索大脑功能、理解脑疾病的发生机理成为神经科学的研究热点。提出一种新的脑电网络地形图的构建方法,并探讨了其应用。首先对原始脑电信号进行截取,再对得到的时间序列进行小波包变换,实现原始信号的频率域分解;计算每个通道两两之间的互样本熵值,最后通过拓扑作图得到基于互样本熵的脑电网络地形图。研究表明,所提出的网络构建方法一定程度上能够反映不同的脑功能状态,对于分析理解大脑功能状态、诊断临床脑部疾病可能提供一种新的有效方法。     

基于希尔伯特边际谱和极限学习机的癫痫脑电信号分类

提出了一种基于希尔伯特边际谱和极限学习机相结合的癫痫脑电信号分类方法.首先将脑电信号进行经验模态分解,对前5个本征模态函数进行希尔伯特变换,得到其希尔伯特边际谱;然后将希尔伯特边际谱的Shannon熵、Renyi熵和Tsallis熵,以及5个不同频段节律信号的能量作为有效特征输入极限学习机进行分类.实验结果表明,本文方法对癫痫信号的分类准确率达到了99.8％,相比其它分类方法具有更高的检测精度和运算速度,对癫痫发作的实时检测具有潜在的应用价值.