双树复小波特征在运动想象脑电识别中的应用

提出了一种基于双树复小波变换的运动想象脑电信号特征提取方法。针对传统离散小波抗混叠性差的缺陷,采用双树复小波变换对脑电信号进行分解与重构,得到各子带信号能量并进行归一化处理,选取α、β节律信号的归一化能量作为想象运动的特征进行SVM分类。通过对仿真信号的分析,证实双树复小波变换具有良好的混叠抑制能力和抗噪性。最后选用国际脑机接口竞赛和实验室实测的运动想象数据进行分类识别。实验结果表明,双树复小波变换是一种有效的特征提取方法,其运动想象特征的识别率要优于常用的特征分析方法。     

基于DTCWT的运动想象脑电特征提取

针对脑电信号采用单一特征识别存在自适应性差和识别率低等问题，提出一种基于双树复小波(DTCWT)的多特征融合的左右手运动想象脑电特征提取方法。对原始脑电信号进行DTCWT变换提取最佳时频段；对所提取的信号频段进行希尔伯特变换与Lempel-Ziv复杂度计算，将得到的时-频域特征与非线性特征组合为特征向量；采用线性判别分析(LDA)完成运动想象任务的分类。实验采用BCI CompetitionⅢ竞赛数据对该方法进行验证，仿真结果表明其识别准确率明显提高，最高可达89.84%。     

基于多特征和BP神经网络的脑-机接口研究

研究了一种基于运动想象识别的脑-机接口(BCI)系统,通过提取想象过程中的脑电信号(EEG)中Alpha波特征,采用多特征分类的方法,以提高脑-机接口系统运动想象识别的正确率。针对脑电信号单特征分类精确度低、耗时长等缺点,采用自回归模型法、统计特征提取和频域分析的方法对Alpha波提取多个特征值,利用BP神经网络进行分类,对运动想象进行识别。通过实验验证了其识别率较高,取得了预期的效果,证明了多特征融合结合BP神经网络运用于脑机接口系统的可行性。     

脑电信号的小波变换和样本熵特征提取方法

针对现有的采用单一的特征提取算法对运动想象脑电信号识别率不高的问题,提出一种结合小波变换和样本熵的特征提取方法.通过小波变换,把脑电信号进行3层分解,抽取出对应于脑电β节律频带的小波系数的能量均值和能量均值差,并结合脑电信号的样本熵组成特征向量,使用支持向量机分类器对左右手运动想象脑电信号进行分类.结果表明,结合小波变换和样本熵的特征提取方法明显优于仅采用小波变换、样本熵以及其他传统的特征提取方法,得到的最高正确识别率为91.43%.     

基于ELM运动想象脑电信号的分类

针对运动想象脑电信号的分类识别,提出一种基于小波变换和共空间模式滤波的方法进行特征提取。对EEG进行3层小波分解,提取相关层数小波系数的特征量;同时利用共空间模式对EEG进行空间滤波,提取其转换后信号的方差作为特征量,并将这两类特征量进行组合。该方法结合了时频域和空间域的特征信息,可提高分类识别的效果。最后选取BCI2003中Data setⅢ数据作为样本,分别用极限学习机和基于粒子群算法的支持向量机进行分类识别。实验结果表明极限学习机分类学习时间较快,最优识别率为94.2857%,证明了该方法更适用于脑机接口系统。     

基于MODWT的运动想象脑电信号识别

对运动想象脑电信号进行分类识别,是脑机接口研究中的重要问题。为此,提出一种基于极大重叠小波变换和AR模型的脑电信号分类方法。将脑电信号波形进行极大重叠小波分解,抽取变换系数的统计特征,利用Burg算法提取其3层光滑的8阶AR模型系数以及3层光滑部分的能量曲线特征,将这3类特征进行组合后,使用神经网络、支持向量机及线性判别进行分类和比较。与BCI2003竞赛数据分类精度结果相比,该方法的识别率更高。将模型移植入自行研制的嵌入式脑电信号控制电机转向系统中,该模式识别方法的平均准确度达到了91.3%,可用于嵌入式脑机接口的系统设计。     

运动想象脑电信号特征提取与分类算法研究

针对运动想象脑电信号特征提取困难,分类正确率低的问题,提出了利用小波熵进行特征提取并采用支持向量机（SVM）来分类的算法。计算运动想象脑电信号的功率,通过理论分析选择小波包尺度,对信号功率进行小波包分解并计算其小波包熵（WPE）,提取C3、C4导联的小波包熵插值组成特征向量,将特征向量作为分类器的输入送入支持向量机进行分类。采用国际BCI竞赛2003中的Graz数据进行验证,算法的最高分类正确率达97.56%。算法特征向量维数低、数据量小、分类正确率高,对运动想象脑电信号特征提取及分类的任务可以提供参考方法。     

基于样本熵和模式识别的脑电信号识别算法研究

脑-机接口BCI是一种实现人脑和外部设备通信的新兴技术。基于时频特性进行特征提取的传统方法无法体现EEG信号的非线性特征。为了进一步提高分类的准确率,首先采用小波阈值降噪的预处理方法提高了EEG信号的信噪比。然后结合非线性动力学的样本熵参数,对3种想象运动的脑电信号进行特征提取,保留了脑电信号的非线性特征。其中,运动想象MI脑电信号的研究一直都是BCI这一高速发展领域的重点目标。还研究了支持向量机、LVQ神经网络和BP神经网络3种分类器。通过实验结果对比发现,BP神经网络具有较高的识别率,更适用于脑电信号的分类识别。     

小波包熵和BP神经网络在意识任务识别中的应用

探索了小波包熵和BP神经网络在识别左右手想象运动中的作用.采用脑-机接口2003竞赛中Graz科技大学提供的脑电数据,计算C3、C4电极8～16Hz频带脑电信号的小波包熵,将其作为反应想象左右手运动的特征量,用BP神经网络对大脑想象左右手运动任务进行分类,最大分类正确率可达88.57%,与使用线性判别式算法分类结果相比,效果更好.脑电信号小波包熵随时间的变化与事件相关去同步和事件相关同步现象相一致,可在线识别左右手想象运动,为大脑运动意识任务的特征提取及肢残患者的临床康复提供了新思路.     

基于邻接矩阵分解的脑电特征提取与分类方法

针对脑-机接口研究中运动想象脑电信号的特征提取问题,本文提出了一种基于脑功能网络邻接矩阵分解的新方法。首先采用多通道运动想象脑电信号构建脑功能网络,然后对相应的邻接矩阵进行奇异值分解,依据矩阵奇异值特征向量定义了脑电的特征参数,最后输入支持向量机分类器,对BCI Competition IV Data Sets 1中的四组数据进行分类识别。实验结果表明,基于脑功能网络邻接矩阵分解的特征提取和支持向量机分类器的方法能够以较高识别率区分不同的运动想象任务,为脑电特征提取研究提供了新的思路。     

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。     

基于双树复小波分解的Boosting集成学习土地覆被分类研究

近年来,集成学习（Ensemble Learning,EL）分类方法成为土地覆被分类的研究热点,尤其是Boosting集成分类方法具有分类精度高、泛化能力强,在土地覆被分类中得到了显著的应用。但是,Boosting集成分类方法对噪声很敏感,如果训练样本含有噪声时,Boosting算法可能会失效,这是该方法的局限性。为了解决Boosting集成方法在土地覆被分类中存在的问题,有效克服噪声的影响,减少分类结果中的“椒盐”现象和提高分类精度,提出了基于双树复小波分解的Boosting集成学习分类方法。该方法对影像的光谱波段进行一层双树复小波分解,降低图像的噪声,将分解后的各波段作为Boosting集成学习的输入,得到最终的分类结果。实验先后比较了GBDT、XGBoost、LightGBM 3种Boosting集成学习算法在SPOT 6和Sentinel-2A影像上的分类效果。结果表明：①在SPOT 6影像上,3种Boosting集成算法总体分类精度均高于90%;DTCWT-LightGBM分类总体精度最高,达到94.73%,Kappa系数为0.93,比LightGBM总体精度提高了1.1%,Kappa系数提高了0.01;LightGBM分类总体精度比XGBoost分类总体精度提高了1.99%,Kappa系数提高了0.03,比GBDT分类总体精度提高了2.9%,Kappa系数提高了0.04;②在Sentinel-2A影像上,DTCWT-LightGBM分类总体精度最高,达到93.25%,Kappa系数为0.91,比LightGBM分类总体精度提高了1.53%,Kappa系数提高了0.01;LightGBM分类总体精度比XGBoost分类总体精度提高了1.14%,Kappa系数提高了0.02,比GBDT分类总体精度提高了2.53%,Kappa系数提高了0.03;③基于双树复小波分解的Boosting集成学习分类方法,降低了影像的噪音,减少了分类结果中存在的“椒盐”现象,区域一致性更强,提高了分类精度。     

基于二元树复小波特征表示的人脸识别方法

二元树复小波变换（DTCWT）具备近似平移不变、多方向选择、完全重构和高效计算等优点，适合于人脸特征提取。提出了一种新的基于二元树复小波变换的人脸特征表示方法，用二维DTCWT提取了人脸图像不同尺度、位置和方向的局部特征，并用多尺度多方向的信息生成DTCWT人脸特征图。实验证明了DTCWT人脸特征表示方法提取了最具可判别性的人脸特征，获取了高识别率和泛化能力，优于其他特征表示方法。     

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。     

免疫多域特征融合的多核学习SVM运动想象脑电信号分类

针对多通道四类运动想象(Motor imagery, MI)脑电信号(Electroencephalography, EEG)的分类问题, 提出免疫多域特征融合的多核学习SVM (Support vector machine)运动想象脑电信号分类算法.首先, 通过离散小波变换(Discrete wavelet transform, DWT)提取脑电信号的时频域特征, 并利用一对多公共空间模式(One versus the rest common spatial patterns, OVR-CSP)提取脑电信号的空域特征, 融合时频空域特征形成特征向量.其次, 利用多核学习支持向量机(Multiple kernel learning support vector machine, MKL-SVM)对提取的特征向量进行分类.最后, 利用免疫遗传算法(Immune genetic algorithm, IGA)对模型的相关参数进行优化, 得到识别率更高的脑电信号分类模型.采用BCI2005desc-Ⅲa数据集进行实验验证, 对比结果表明, 本文所提出的分类模型有效地解决了传统单域特征提取算法特征单一、信息描述不足的问题, 更准确地表达了不同受试者个性化的多域特征, 取得了94.21%的识别率, 优于使用相同数据集的其他方法.     

Automatic EEG seizure detection using dual-tree complex wavelet-Fourier features

Epilepsy is one of the most common neurological disorders with 0.8% of the world population. The epilepsy is unpredictable and recurrent, so it is very difficult to treat. In this paper, we propose a new Electroencephalography (EEG) seizure detection method by using the dual-tree complex wavelet (DTCWT) – Fourier features. These features achieve perfect classification rates (100%) for the EEG database from the University of Bonn. These classification rates outperform a number of existing EEG seizure detection methods published in the literature. However, it should be mentioned that several recent works also achieved this perfect classification rate (100%). Our proposed method should be as good as these works since our method only performs the DTCWT transform for up to 5 scales and our method only conducts the FFT to the 4th and 5th scales of the DTCWT decomposition. In addition, we could replace the conventional FFT in our method by sparse FFT so that our method could be even faster.     

A dual‐tree complex wavelet transform‐based approach for recognition of power system transients

The present paper proposes a dual‐tree complex wavelet transform (DTCWT) based approach for recognition of power system transients. Several researchers, all over the world, have so far attempted to solve the problems of recognition of power system transients, hybridizing transform‐based techniques with popular computational intelligence based tools, for example, using wavelet transform and S‐transform for feature extraction, followed by artificial neural networks (ANN) or fuzzy logic‐based classifiers. The proposed method of hybridizing DTCWT‐based feature extraction with ANN‐based classification could efficiently detect several commonly occurring power quality (PQ) disturbance events. The PQ disturbance events considered include four different transient conditions, namely transients due to capacitor switching, transformer inrush currents, transients due to motor switching and transients due to short circuit faults. A detailed performance comparison with several contemporary, competing methods existing in the literatures for similar problems aptly demonstrates the suitability of the proposed method.