基于多通道脑电特征运动意识任务的分类

提出利用多通道脑电（EEG）相关性信息作为特征，实现对想象左右手运动两种意识任务的分类．分析了两种意识任务下描述多通道EEG相关性的两个参数空间复杂度和有效场强的变化，发现想象任务开始时，对侧脑区空间复杂度增高，有效场强降低，而同侧脑区的变化恰好相反，较好地反映了想象左右手运动时大脑两侧运动皮层状态的不同．将两种特征联合用于分类，得到了满意的结果，从而为脑一计算机接口系统中意识任务的特征提取与分类提供了新思路．     

基于邻域空间模式的运动相关电位特征提取新方法

模式分类是基于脑电图（EEG）的脑-机接口(BCI)研究的重要环节之一.针对不同的BCI任务,所采用的分类特征和分类算法也不同.其中,运动相关电位（MRPs）现象是BCI想象肢体运动分类算法中的所用到的重要分类特征.针对BCI研究中的采集EEG数据分布复杂,和训练样本不足重要问题,本文提出一种新的MRPs特征提取方法—邻域空间模式 (NSP),利用邻域关系和类别信息,有效提取了分类性能更强的MRPs特征.最后的实验结果证明了NSP算法能更有效提取分类特征.     

基于WPD和CSP的四类运动想象脑电信号分类方法

针对多通道四类运动想象脑电信号分类问题,引入小波包分解(WPD)与共空间模式(CSP)融合的脑电信号特征提取方法.首先利用小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,然后用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,最后设计了基于支持向量机(SVM)的分类方法.应用提出的方法对四类运动想象脑电信号进行了特征提取和分类,分类正确率达到71.5%;相对于单纯的CSP特征提取,正确率提高了5.8%,说明了该特征提取及分类方法对该数据集的有效性.     

基于AR和SVM的运动想象脑电信号识别

针对不同思维运动中EEG信号识别,提出了一种基于自回归模型参数和支持向量机的识别方法.针对2008年BCI Competition Ⅳ Data sets 2a数据集中想象左右手运动的两类思维运动脑电信号,运用自回归模型进行特征提取,支持向量机进行特征分类.采用不同的核函数进行分类对比实验,该识别方法的正确识别率达到7...     

基于小波方差的运动想象脑电信号特征提取

针对区分两种不同运动想象(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口任务,提出了以小波方差作为分类特征的方法.首先深入研究了小波变换以及小波方差的计算方法,结合验证脑电图(EEG)存在的ERD/ERS现象,然后利用小波分解系数方差对C3,C4导联脑电信号进行特征提取,最后采用最简线性分类器进行分类,采用分类正确率作为主要评价标准.结果表明,最大分类正确率为85%,最佳分类时间段为4~6.5 s.与BCI竞赛和其他方法相比,在保证分类正确率的前提下,所使用的特征提取和分类方法更加简单,具有较高的参考价值.     

基于DTCWT和CSP的脑电信号特征提取

针对运动想象脑电信号中存在很多与运动想象无关的频率信号和共空间模式特征提取方法缺少频率信息处理的问题,提出了一种双树复小波变换与共空间模式相结合的特征提取方法.该方法首先选取C3、Cz、C4 3个通道的脑电信号进行上采样,并利用双树复小波变换多尺度分解,获取适当的频段并在相应尺度下进行信号重构;然后将各频段的三通道重构信号联合输入到空间滤波器以得到所需的六维特征向量;最后利用支持向量机来完成两类运动想象任务的分类.采用BCI CompetitionⅣ提供的Dataset 1数据进行实验验证,与CSP、FBCSP、WPD-CSP方法进行比较,7名受试者的训练数据平均分类正确率可达到96.0%,测试数据平均分类正确率达到86.7%.实验结果表明了所提方法的有效性.     

基于MEMD的运动想象脑电信号的特征提取与分析

对于传统特征提取算法对运动想象脑电信号识别能力不足的问题,采用多元经验模式分解(multivariate empirical mode decomposition,MEMD)的方法用于分析运动想象的脑电信号.目前此方法主要应用在股票收益与宏观经济关系分析上,MEMD将标准经验模式拓展到多通道信号处理,适合于分析多元时间序列,并能够同时处理多通道的多尺度分解,进而在不同尺度下对多元时间序列的时间频率特性进行比较.通过Emotiv传感器对自定义的左右运动想象任务采集数据,采用MEMD提取相关脑电特征的边际谱,使用支持向量机对相关特征量进行分类.实验表明,此方法增强了定位脑电信号的频率信息的准确性,能够有效地提高对脑电信号的识别能力.     

基于AAR模型和累积频带能量的特征提取方法

提出了一种自适应自回归（AAR）模型参数和累积频带能量相结合的特征提取方法,该特征应用于基于运动想象脑．机接口（BCI）之中,实现左右手运动想象分类,改善BCI系统的性能．首先,对头皮EEG数据进行小波分解和重构,去除EEG中的噪声,得到不同频带的EEG数据．然后,提取EEG数据的AAR模型参数特征和不同频带的频带能量特征,提出了累积频带能量特征和AAR与累积频带能量相结合的特征提取方法,分别以AAR模型参数、频带能量、累积频带能量和AAR＋累积频带能量为特征,利用线性判别分析（LDA）分类器对左右手运动想象任务进行特征分类．最后,对不同特征的分类结果进行比较,得出以AAR＋累积频带能量作为特征在BCI系统中的优越性能．     

基于CNN-BiLSTM的脑电情绪分类模型及验证

情绪在人们的思考、行为和交流方式中起着重要作用。为提高脑电信号的情绪识别准确率,充分利用脑电信号的频率、空间和时间维度上的信息,提出一种基于CNN-BiLSTM(convolutional neural networks-bidrectional long short term memory)的脑电情绪分类神经网络模型。该模型由卷积神经网络和多层特征融合的双向长短时神经网络构成,卷积神经网络用于学习脑电信号的频率和空间特征,双向长短时神经网络则从卷积神经网络的输出中挖掘脑电切片之间的时序信息。借助离散情绪模型的SEED(sjtu emotion eeg dataset)数据集和连续情绪模型的DEAP(database for emotion analysis using physiological signals)数据集来进行情绪分类实验。实验结果表明,在SEED和DEAP两个数据集上,CNN-BiLSTM模型均取得了目前最好的情绪分类性能。此外,该模型的时序信息挖掘模块性能优于单层长短时神经网络,能够学习更多的时序信息。     

基于多层时变功能脑网络特征的运动想象识别

针对运动想象脑电信号(EEG)识别中信号随时间的结构动态变化与网络分离整合过程被忽视等问题,提出一种基于多层时变功能脑网络的运动想象特征提取方法．本方法截取运动想象有效片段投入EEGLAB进行信号预处理;依据滑动窗口方法,设定合适长度与步长,将信号分成连续且部分重叠的时间窗口,将时间窗口截获的脑电数据生成多个脑网络,以节点间锁相值构建多层时变网络模型．首先通过多层时变网络不同层的网络拓扑分析与层间相似度量指标自适应确定其中核心网络层,提取其节点度和聚类系数用以描述网络空间功能连接;然后结合多层参与系数和多层聚类系数,描述脑电信号网络动态变化与分离整合特征,并组合两者成为多层时变脑功能网络特征向量,完成运动想象识别任务．用支持向量机识别的结果表明：基于所构建的网络特征向量分类准确率高达89.14%,高出对比所用的单层网络特征6.61%.     

基于3D卷积神经网络的IR-BCI脑电视频解码研究

采用3D卷积神经网络模型,对脑电信号进行解码研究,旨在挖掘其深层的特征表达,以提高脑-机接口系统的性能.实验在获取"模拟阅读"脑-机接口系统的多维脑电信号后,将原始的通道特征构建成"脑电视频"的格式.其构造方法为:将通道按实际空间排布为二维矩阵,这样某时刻的多通道采样点在空间上形成一个"视频帧",这些空间信息在连续时间帧上的堆叠,形成"脑电视频".这种自然表达信息的方法,不仅包含大脑的空间分布信息,还反映了时间信息的关联,丰富了数据所包含的事件相关信息.借鉴图像领域特征学习的"局部感受野"和"权值共享"思想,搭建了自主学习脑电信号特征的3D卷积神经网络模型,将已打标签的脑电视频数据对模型进行训练,之后对测试集进行测试.与经典的卷积神经网络和传统的最佳单通道算法相比,分类正确率有了进一步的提高.实验表明,基于脑电视频的3D卷积神经网络能够更有效地学习脑电特征,改善了模拟阅读脑-机接口系统的性能.     

基于降维Householder变换的多任务运动想象脑电信号特征提取研究

近年来,针对传统的左右手运动想象BCI系统信息传输速率低这一现状,众多脑-机接口(BCI)研究团队开始着眼于对多任务运动想象脑电信号的研究,相比于两类模式识别,多类模式识别能够有效提高BCI系统的信息传输速率。如何准确提取出多任务脑电信号的特征,是实现多任务BCI系统的关键。采用了基于初等反射变换(又称Householder变换)的矩阵近似联合对角化算法,将CSP算法应用于多任务运动想象脑电信号的特征提取,对EEG信号采集效果较好的受试者,四任务运动想象脑电信号的分类准确率提升至80%以上,为在线BCI系统的实现奠定了坚实的基础。     

基于ICA与PSD的ERD／ERS信号检测

介绍一种基于独立分量分析（ICA）空间滤波结合功率谱密度（PSD）曲线分析法用于提取大脑在想象动作时产生事件相关去同步／同步（ERD／ERS）信号的方法．其检测流程为：先对想象动作诱发的脑电（EEG）信号进行ICA分解得到独立分量与相应的解混矩阵,再按特征频段取其主要分量得到滤波后数据,然后采用短时傅里叶变换计算相关导联EEG信号在特征时段与频段的PSD曲线,引入ERD／ERS系数作为量化指标以进行想象动作的识别．计算结果表明,上述方法能够显著增强运动想象脑电信号的ERD／ERS特征信息,且通过实际分类验证,采用该方法可以获得更高的识别正确率,较传统信息检测方法平均提高8％以上．     

基于小波包能量的脑电信号特征提取方法

在脑机接口研究中,针对运动想象脑电信号的特征抽取,提出了一种基于小波包变换和AR模型的特征提取方法.该方法首先利用小波包变换对大脑C3和C4处采集的2路运动想象脑电信号进行3层分解,抽取小波系数的能量特征;然后,利用Burg算法提取脑电信号的5阶AR模型系数;最后,将这2类特征组合,使用基于马氏距离的线性判别分类器对左右手运动想象脑电模式进行分类,正确率达到91.43%.该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步和事件相关同步的变化时程,为BCI研究中脑电信号的模式识别提供了新的思路.此外,该方法的识别率高,复杂性低,适合应用于在线脑机接口中.     

基于共空间模式和K近邻分类器的脑-机接口信号分类方法

脑-机接口是指在人脑和计算机之间建立的直接的交流和控制通道,它以脑电信号的形式反映人的意识,并转换成控制信号.针对两类运动想象脑电信号的分类问题,提出共空间模式和小波包分解相结合的脑电信号特征提取方法.利用不同小波包对训练集的多路脑电信号进行分解,再用共空间模式算法对不同分解层子带的脑电信号进行特征提取,并采用K近邻分类器对提取到的不同特征进行分类,得到最优小波包函数和小波包子带参数.将结果应用于测试集数据的分类.仿真实验结果表明,选择db4小波包函数和4层小波包分解层,对8个特征点进行分类,可以得到高达96%的正确率.     

基于脑电的立体视频加速度的特征识别

构建一种能够自适应提取脑电特征的PMEMD-2JSD-CSP模型,明确了立体视频的两类匀加速深度运动的可分性.利用部分噪声辅助多变量经验模态分解(PNA-MEMD)对脑电(EEG)信号进行分解得到本征模态函数(IMF),应用基于詹森-香农散度(JSD)的有效因子对IMF进行两次不同范围的自适应筛选,筛选结果按照权重叠加构成重构信号.利用共空间模式(CSP)对重构信号进行空域特征提取,支持向量机(SVM)对特征进行分类,分类正确率最高为73.16%,证明了该模型对两类EEG信号特征提取的有效性.     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。     

基于欧式空间-加权逻辑回归迁移学习的运动想象EEG信号解码

基于脑电图（Electroencephalography,EEG）信号的运动想象（Motor Imagery,MI）意图识别是脑机接口（BrainComputer Interface,BCI）研究中的重要问题.然而,EEG信号存在严重的个体性差异,不同被试之间的EEG信号特征空间分布差异很大,不同被试之间的分类模型不能通用.针对这一问题,提出一种基于欧式空间的加权逻辑回归迁移学习方法,算法首先将不同被试的EEG数据进行欧几里得空间对齐,使各信号更加相似,减少差异性,然后计算特定被试共空间模式（Common Spatial Pattern,CSP）获得不同的特征值,并计算这些特征值的KL(Kullback-Leibler)散度,进而利用KL散度调整迁移学习的加权逻辑回归算法,得到分类模型.实验结果表明：对于BCI竞赛IV中的数据集2a,提出的方法可以极大地提升BCI的学习性能,算法分类准确率比基线算法（线性判别分析）高出15%.在数据样本增多的情况下,被试的分类准确性也得到了明显的提升,和同类算法相比,分类准确率提升4%,说明提出的算法能进一步提高BCI的学习性能,改善分类模型的通用性问...     

一种重复二分CSP4类运动想象脑电信号特征提取算法

针对脑机接口（BCI）系统中4类运动想象的脑电信号ERD/ERS现象进行研究,提出了一种重复二分共同空间模式（RB-CSP）算法用于4类运动想象脑电信号的特征提取,并运用SVM进行分类研究. 实验结果表明,该方法与传统的4分类CSP扩展算法OVR-CSP相比,减小了算法复杂程度,缩短了信号处理时间,提高了准确率,为在线脑机应用提供了一种新的解决方法.      

单次运动想象脑电的特征提取和分类

为了实现脑-计算机接口(BCI)系统,对运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.将大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号分成4段,分别建立六阶AR参数模型进行功率谱估计,再对每段数据的功率谱求和构造特征矢量,提供给误差反向传播算法进行左右手运动想象脑电模式分类.结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)的变化时程.另外,该方法识别率高,复杂性低,适合在线脑-计算机接口的应用.