想象左右手运动的脑电特征提取

针对脑机接口中脑电信号特征提取的传统方法特征数量多、计算量大及分类正确率低等不足,提出了一种基于时域、频域、空域结合的方法用于提取大脑在想象左右手运动时所产生的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)信号.分别用独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)和小波变换提取原始脑电信号的空域特征及时频域特征,并用BP(Back Propagation )神经网络对提取的特征进行分类.分类实验结果表明,运用提出的方法提取的想象左右手运动脑电的特征,有效克服了传统的仅基于时频域特征提取方法在描述脑电信号本质特征方面的不足,具有较好的分类正确率.     

基于支持向量机的思维脑电信号特征分类研究

探索一种实用的基于想象运动思维脑电的脑-机接口(BCI)方式,为实现BCI应用奠定比较坚实的理论和实验基础。对6名受试者进行三种不同时段(箭头出现2s、1s和0s后提示按键)情况下想象左右手运动思维作业的信号采集实验,利用小波变换和支持向量机对实验数据进行离线处理。对三种情况下的延缓时间△t0、△t1和△t2分析发现:△t0与△t1和△t2之间都有显著性差别(p<0.05),而△t1与△t2之间没有显著差别(p>0.05);平均分类正确率分别达到68.00%、80.00%和56.67%(p<0.05);实际按键前0.5~1s左右,想象左右手运动的思维脑电特征信号都发生了明显改变。通过合理的实验设计获取的信号有助于识别正确率的提高,为BCI系统中思维任务的特征提取与识别分类提供了新思路和方法。     

一种新的BP学习算法及在运动想象脑电信号分类识别中的应用

对运动想象(MI)脑电信号的正确分类是决定基于运动想象脑电的脑－机接口(BCI)性能的关键因素。为有效地提取MI脑电信号特征、提高分类正确率,提出一种基于单形进化的BP神经网络优化算法(BPSSSE)并运用于MI脑电信号的识别,提取自相关(AR)模型参数和希尔伯特边际谱作为特征输入,通过单形进化算法优化BP神经网络学习性能,实现对MI脑电信号的分类。测试实验中,对BCI竞赛数据进行左右手分类。结果表明在4s~ 8s时间段内平均分类正确率为80.17%,最高分类正确率为87.14%,证明了本文算法在基于MI脑电的脑机交互控制系统中应用研究的有效性和可行性。     

基于多参数公共空间频率模式算法的脑电特征提取

针对目前脑机接口中提取明显的脑电信号特征较难以及特征维数较多的缺陷,提出了一种多参数的公共空间频率模式CSSP(Common Spatio-Spectral Pattern)算法对脑电信号进行特征提取。该算法对不同通道的脑电信号采取不同的延时因子,增强了CSSP算法在频域上的滤波效果。在对2003年国际脑机接口BCI(Brain Computer Interface)竞赛的运动想象脑电识别中,利用多参数CSSP特征提取方法结合支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类方法,在只提取两维特征的情况下,较公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)与CSSP算法,分类的正确率有了明显提高。同时,多参数的引入使该方法在特征提取上较CSP与CSSP算法具有更强的适用性。     

四类运动想象任务的脑电特征分析及分类

对多通道的四类运动想象脑电进行了研究.提出了采用表面拉普拉斯对多通道脑电进行预处理,消除各导联之间的相关性,提高信号的信噪比.实验证明表面拉普拉斯对分类正确率的提高有极大的帮助.然后使用OVR-CSP(One Versus the Rest Common Spatial Patterns)的方法,对四类运动想象任务的脑电信号进行特征提取.最后,应用设计的BP神经网络对提取的特征数据进行了分类,取得了较高的分类正确率.对基于不同频带脑电特征的分类情况进行了分析比较,得出了一些有参考价值的结论.     

多任务运动想象脑电特征的融合分类研究

针对运动想象脑-机交互任务模式单一、识别精度低、实用性较差等问题,采用改进的共空间模式（CSP）的特征提取方法,并利用支持向量机（SVM）与CSP融合分类方法对多类任务运动想象脑电特征进行分类识别。首先,选择特定导联上的脑电信号进行小波分解与重构,去除冗余信息;其次,利用特征参数做差的方法,得到较为明显的脑电特征;最后,通过SVM融合CSP的分类模式,对脑电特征进行多任务分类。利用BCI竞赛数据,对左手,右手,舌和脚四类运动想象任务的脑电进行识别。结果表明：分类正确率最高达到90.9%,平均正确率为86.8%,Kappa系数为0.8867,信息传输速率可达0.68 bit/trial,能够有效的获得脑电特征并较好的实现多任务运动想象脑电识别。     

基于多类运动想象任务的EEG信号分类研究

针对多类运动想象脑电信号个体差异性强和分类正确率比较低的问题,提出了一种时-空-频域相结合的脑电信号分析方法:首先利用小波包对EEG原始信号进行分解,根据EEG信号的频域分布提取出运动想象脑电节律,通过“一对多”共空间模式(CSP)算法对不同运动想象任务的脑电节律进行空间滤波提取特征;然后将特征向量输入到“一对多”模式下的支持向量机(SVM)中,并利用判断决策函数值的方法对SVM的输出结果进行融合;最后通过引入时间窗对脑电信号进行时域滤波,消除运动想象开始和结束时脑电的波动,进一步提高信号信噪比和算法的分类效果;实验结果显示:在时间窗为2 s时,平均最大Kappa系数达到了0.72,比脑机接口竞赛第一名提高了0.15,验证了该算法能够有效减小脑电信号个体差异性影响,提高多类识别正确率。     

多类运动想象脑电信号的两级特征提取方法

共同空间模式（Common spatial pattern,CSP）是运动想象脑机接口（Brain-computer interface,BCI）中常用的特征提取方法,但对多类任务的分类正确率却明显低于两类任务.通过引入堆叠降噪自动编码器（Stacked denoising autoencoders,SDA）,提出了一种多类运动想象脑电信号（Electroencephalogram,EEG）的两级特征提取方法.首先利用一对多CSP（One versus rest CSP,OVR-CSP）将脑电信号变换到使信号方差区别最大的低维空间,然后通过SDA网络提取其中可以更好表达类别属性的高层抽象特征,最后使用Softmax分类器进行分类.在对BCI竞赛IV中Data-sets 2a的4类运动想象任务进行的分类实验中,平均Kappa系数达到0.69,表明了所提出的特征提取方法的有效性和鲁棒性.     

基于双树复小波变换和GBDT的运动想象脑电识别

针对脑机接口研究中的脑电信号特征提取与分类问题,提出了一种基于双树复小波变换结合GBDT的想象左右手运动脑电识别的方法。该方法首先深入研究了双树复小波变换相比于小波包变换在脑电信号特征提取方面的优势并验证了ERD/ERS现象;实验数据采用了2003年国际脑机接口竞赛的标准数据集DataSetⅢ,然后,选取了4个典型的时间段进行实验对比,利用双树复小波变换分解与重构提取运动感知节律相关信号分量的能量均值作为特征进行GBDT分类。最后,实验取得了较好的分类准确度,验证了双树复小波变换结合GBDT的方法在脑电信号识别应用中的有效性。     

四类运动想象任务的脑电特征分析及分类

对多通道的四类运动想象脑电进行了研究。提出了采用表面拉普拉斯对多通道脑电进行预处理,消除各导联之间的相关性,提高信号的信噪比。实验证明表面拉普拉斯对分类正确率的提高有极大的帮助。然后使用OVR-CSP（One Versus the Rest Common Spatial Patterns）的方法,对四类运动想象任务的脑电信号进行特征提取。最后,应用设计的BP神经网络对提取的特征数据进行了分类,取得了较高的分类正确率。对基于不同频带脑电特征的分类情况进行了分析比较,得出了一些有参考价值的结论。     

Discrimination of Motor Imagery Patterns by Electroencephalogram Phase Synchronization Combined With Frequency Band Energy

Central nerve signal evoked by thoughts can be directly used to control a robot or prosthetic devices without the involvement of the peripheral nerve and muscles. This is a new strategy of human-computer interaction. A method of electroencephalogram (EEG) phase synchronization combined with band energy was proposed to construct a feature vector for pattern recognition of brain-computer interaction based on EEG induced by motor imagery in this paper. rhythm and beta rhythm were first extracted from EEG by band pass filter and then the frequency band energy was calculated by the sliding time window; the instantaneous phase values were obtained using Hilbert transform and then the phase synchronization feature was calculated by the phase locking value (PLV) and the best time interval for extracting the phase synchronization feature was searched by the distribution of the PLV value in the time domain. Finally, discrimination of motor imagery patterns was performed by the support vector machine (SVM). The results showed that the phase synchronization feature more effective in 4 s-7 s and the correct classification rate was 91.4 %. Compared with the results achieved by a single EEG feature related to motor imagery, the correct classification rate was improved by 3.5 and 4.3 percentage points by combining phase synchronization with band energy. These indicate that the proposed method is effective and it is expected that the study provides a way to improve the performance of the online real-time brain-computer interaction control system based on EEG related to motor imagery.      

基于图卷积网络的运动想象识别

运动想象识别将大脑的神经活动信号转为编码输出以实现意念控制,是脑机接口的一个重要研究方向.近年来深度学习算法的应用进一步提高了运动想象识别的准确率,但是当前基于深度学习的运动想象分析都将多路脑电信号作为二维矩阵信号,忽视了不同节点的空间关联信息.为了解决这个问题,将图卷积网络算法应用到运动想象分类中,通过多个节点脑电信...     

基于ERS/ERD的二级共空间模式的运动想象脑电信号特征提取

针对多类运动想象EEG信号在脑-机接口方面存在分类识别率低和被试者差异性的问题,提出了一种基于ERS/ERD现象的二级共空间模式特征提取的方法。首先对全部导联进行特定频段的小波包降噪和分解;其次对分解系数重构后的信号以手(左、右)和脚(脚、舌)这二类进行一级共空间模式获取空间滤波器并对其采用2-范数筛选准则,提取权重系数较大的N个导联;然后以优化导联的投影矩阵对手与脚进行空间滤波后的信号分别作为原始信号进行二级空间模式特征提取;最后采用支持向量机进行分类。采用BCI2005Ⅲa中三位被试者的数据进行仿真验证,得到分类正确率最高达到92.55%。结果表明,该方法对EEG信号的特征提取具有较好的效果。     

Classifying mental tasks based on features of higher-order statistics from EEG signals in brain-computer interface

In order to characterize the non-Gaussian information contained within the EEG signals, a new feature extraction method based on bispectrum is proposed and applied to the classification of right and left motor imagery for developing EEG-based brain-computer interface systems. The experimental results on the Graz BCI data set have shown that based on the proposed features, a LDA classifier, SVM classifier and NN classifier outperform the winner of the BCI 2003 competition on the same data set in terms of either the mutual information, the competition criterion, or misclassification rate.     

异步BCI系统中运动想象诱发脑电特征识别

针对异步运动想象脑机交互（Brain Computer Interface,BCI）系统中空闲状态检测和不同想象任务分类的问题,在小波变换提取脑电信号特征基础上,设计了阈值判别结合支持向量机的二级分类器。由于大脑想象单侧肢体运动时,会导致同侧和对侧运动皮层脑区EEG信号在μ节律上分别出现事件相关同步和去同步,而大脑处于空闲状态时则无此现象。基于大脑活动的这一特性,提出了小波能量阈值判别法,进行空闲状态检测,径向基核函数和交叉检验的支持向量机方法,进行左、右手运动想象任务分类。结果表明该分类器最佳分类正确率达到了80.7%,且整个时间消耗仅为3.0 s,可以较好地满足异步在线运动想象BCI系统的应用。     

基于眼动辅助脑电信号的手部动作分类方法

提出一种利用小波包变换和支持向量机对手部动作的运动想象脑电信号进行分类的方法。在相关眼动辅助情况下采集想象手部动作时的C3、C4 、P3和P4通道脑电信号,用小波包变换的方法提取4种特征节律波,分别计算每种节律波能量占4种节律波能量之和的比值作为特征,然后将16维特征向量输入支持向量机分类器进行手部动作分类。对上翻、下翻、展拳、握拳4种手部动作的分类实验中平均识别率为82。3%,表明眼动辅助能有效提高运动想象脑电信号可分性。     

感知器算法在运动想象脑电模式识别中的应用

基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术。及时有效地提取和识别与运动想象相关的脑电模式可以帮助严重瘫痪病人控制光标或辅助运动设备以替代其受损的运动功能,建立一种与外界交流沟通的新途径。论文将以EEG(C3,C4)两个通道的mu节律能量作为特征向量,用感知器算法对左右手运动想象脑电模式进行识别,实验结果表明,正确识别率可达87.86%。由于感知器算法计算简单,故可以认为,感知器算法在脑机接口的应用中有较高的实用价值。     

分层向量自回归的多通道脑电信号的特征提取研究

有效的特征提取方法能提高脑机接口（Brain-computer interface,BCI）系统对脑电（Electroencephalogram,EEG）信号的识别率.因脑电信号都是多通道的,本文将分层向量自回归（Hierarchical vector autoregression,HVAR）模型用于脑电信号的特征提取,并结合传统的线性支持向量机（Support vector machine,SVM）用于脑电信号识别.该模型不仅克服了自回归（Autoregression,AR）模型只能用来提取单通道特征的局限性,而且不再采用传统VAR（Vector autoregression）模型所有通道共用一个时滞的处理方法.创新之处在于在传统的VAR模型基础上添加正则化思想,有效地压缩参数空间,实现合理的分层结构.本文首次将HVAR模型用于由Keirn等采集并整理的脑电数据中.实验结果证明HVAR模型在阶数较小的情况下（2阶）与阶数较大（6阶）的AR模型效果相当,可见低阶的HVAR能很好地刻画脑电信号的时空关联关系,这说明HVAR可能是刻画EEG信号的一种新颖的方法,这对其他多通道时间序列分析都有借鉴意义.