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相似文献
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1.
针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机结合构造多类SVM分类器。实验以“BCI Competition 2005”中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪;再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征;最后应用改进后的支持向量机(SVM)分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率较高,可以达到91.12%,并且有效的减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。  相似文献   

2.
针对传统支持向量机分类方法在脑电信号处理中存在分类正确率低的问题,将聚类思想与二叉树支持向量机(SVM)结合,构造多类SVM分类器。实验以"BCI Competition 2005"中的Dataset IIIa为例,先对C3/C4导采集的四类运动想象脑电信号应用小波变换进行去噪。再在分析小波包频带划分特点的基础上,利用小波包进行分解与重构,获取相应的能量特征。最后应用改进后的SVM分类方法对特征信号进行分类。结果表明该方法分类正确率,可以达到91.12%;并且有效地减少了分类器的个数,最终达到较好的识别效果。  相似文献   

3.
采用相对小波能量法的脑-机接口设计   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对基于两种不同意识任务(想象左手运动和想象右手运动)的脑-机接口,提出采用相对小波能量的特征提取方法.首先深入研究了相对小波能量的计算方法,然后利用相对小波能量对脑电信号进行特征提取,最后采用支持向量机进行分类,并采用分类准确率和互信息作为该脑-机接口的评价标准.离线分析结果表明:分类准确率最高为85.7%,最大互信息为0.41比特.与较常用的自适应自回归(AAR)模型系数作为特征的方法相比,所提方法具有更高的识别准确率和互信息.  相似文献   

4.
为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口已广泛应用于外骨骼领域,但脑电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,本文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。本文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。  相似文献   

5.
燕楠  王珏  魏娜  宗良 《西安交通大学学报》2007,41(10):1237-1241
提出一种用样本熵作为特征进行注意力相关脑电信号的分析与分类处理、并采用支持向量机(SVM)算法实现分类器的方法.7位年龄在20~30岁之间的男性受试者接受了执行3种不同注意任务状态下的测试.数据分析结果显示:样本熵分类法对注意任务相关脑电信号分类的正确率可达85.5%,优于传统频段能量法获得的分类精度(77.9%).这个结果暗示了样本熵能有效地识别出自发脑电中注意力相关信息,因而它可在脑电生物信息反馈治疗系统设计中获得广泛的应用.  相似文献   

6.
脑-机接口(brain-computer interaction,BCI)利用脑电信号实现人脑与计算机或其它电子设备的通讯和控制,P300拼写范式是脑机接口中的一种常用方法.将遗传算法和支持向量机用于脑电信号的分类.选取三个实验者的实验数据作为处理对象,采用主成分分析和Fisher准则相结合提取特征.在用主成分分析降维后,Fisher准则进一步提取有效特征,提升分类准确率.采用支持向量机对特征数据分类.Fisher准则在特征提取中具有良好的效果.  相似文献   

7.
基于MEMD的运动想象脑电信号的特征提取与分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
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.  相似文献   

8.
基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.   相似文献   

9.
基于AR和SVM的运动想象脑电信号识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
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...  相似文献   

10.
为有效识别与运动想像相关的脑电模式,提出基于支持向量机(SVM)的运动意识分类新算法,利用sym2小波基函数对脑电(EEG)信号进行6尺度分解后,从每级分解中提取绝对值最大的小波系数作为信号特征,构成有效特征向量输入SVM分类器,实现基于EEG的运动想像模式识别.实验数据采用脑机接口竞赛(2003)的脑电数据,实验结果表明采用径向基核函数的SVM分类器可有效地对EEG进行运动想像分类,具有良好的泛化推广能力,为脑机接口的运动意识分类提供了新思路.  相似文献   

11.
基于生理信号客观评估心理压力状态成为目前的研究热点,但最佳评估算法有待进一步探索. 本文选择心算任务诱发受试者的心理压力,采集了21位在校大学生的脑电、心电、皮肤电导、脉搏波4种生理信号. 提取各生理信号时域和频域的多种特征,使用方差分析(ANOVA)、最大相关最小冗余(mRMR)、单个特征支持向量机(SVM)分类准确率、随机森林(RF)特征重要性、梯度上升决策树(GBDT)特征重要性、极端梯度提升(XGBoost)特征重要性6种特征选择方法筛选出有效特征,利用SVM、K近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯(GNB)、自适应提升算法(Adaboost)、GBDT、XGBoost 6种分类器对提取的特征进行分类. 结果得出,GBDT特征筛选与XGBoost分类器的组合模型对心理压力的等级评估效果最佳.   相似文献   

12.
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.  相似文献   

13.
为了提高基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用集成决策树(bagging tree, BT)、贝叶斯线性分析(Bayesian linear discriminant analysis, BLDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)及支持向量机(support vector machine, SVM)四种浅层机器学习算法对EEG在效价与唤醒度上进行二分类情感识别。实验结果表明,DEAP数据集在效价上,基于时频域组合特征在BT分类器下的识别精度平均达到92.54%,在唤醒度维度上基于时频域组合特征在SVM下平均识别精度达到94.62%。  相似文献   

14.
基于CSP与SVM算法的运动想象脑电信号分类   总被引:7,自引:2,他引:5  
针对基于两种不同意识任务(想象左手运动和想象右手运动)的脑机接口,使用共空间模式(common spatial pattern,CSP)算法对BCI 2003竞赛数据进行特征提取;基于滑动时间窗,利用CSP方法对C3,Cz和C4位置的脑电信号进行处理.利用支持向量机对特征进行分类,获得最大分类正确率82.86%,最佳时间点4.09 s,最大互信息0.47 bit,最大互信息陡度0.431 bit/s.与BCI 2003竞赛结果相比,最大互信息陡度有了显著提高,证明该方法更适合BCI实时系统的要求.  相似文献   

15.
正常脑电信号由于容易受到多种脑电伪迹的干扰而导致信噪比低,为了提高脑电信号的信噪比,使用一种基于度量的小样本学习模型来检测脑电信号中的伪迹,提出了一种基于原型网络的脑电伪迹识别模型(EEG Artifact Prototype Network,EAPNet)。该模型能够学习一个从EEG特征到目标空间的非线性映射,然后计算每个类原型表示的距离,并按此距离进行分类; 仅需较少数量的数据样本进行训练,就能实现对伪迹的准确识别。最后,在公开的脑电伪迹数据集TUAR(TUH EEG Artifact Corpus)中进行了伪迹识别实验,并将EAPNet模型与2个深度学习模型(EEGNet、全连接神经网络(FNN))及7个机器学习模型(高斯贝叶斯模型(Gaussian NB)、随机森林模型(RF)、逻辑回归模型(LR)、套索回归模型(Lasso)、支持向量机模型(SVM)、岭回归模型(Ridge)和最近邻算法(KNN))进行了对比实验。实验结果显示:(1)EAPNet模型是一种高效的伪迹检测方法:在2-way 1-shot、2-way 5-shot、2-way 10-shot任务中,模型的检测准确率分别为69.44%、77.21%、80.01%。(2)在所有对比模型中,EAPNet模型的识别准确率最高。  相似文献   

16.
The delay fault induced by cross-talk effect is one of the difficult problems in the fault diagnosis of digital circuit. An intelligent fault diagnosis based on IDDT testing and support vector machines (SVM) classifier was proposed in this paper. Firstly, the fault model induced by cross-talk effect and the IDDT testing method were analyzed, and then a delay fault localization method based on SVM was presented. The fault features of the sampled signals were extracted by wavelet packet decomposition and served as input parameters of SVM classifier to classify the different fault types. The simulation results illustrate that the method presented is accurate and effective, reaches a high diagnosis rate above 95%.  相似文献   

17.
Mental fatigue is an extremely sophisticated phenomenon, which is influenced by the environment, the state of health, vitality and the capability of recovery. A single parameter cannot fully describe it. In this paper, the effects of long time sustained low-workload visual display terminal (VDT) task on psychology are investigated by subjective self-reporting measures. Then power spectral indices of HRV, the P300 components based on visual oddball and wavelet packet parameters of EEG are combined to analyze the impacts of prolonged visual display terminal (VDT) activity on autonomic nervous system and central nervous system. Finally, wavelet packet parameters of EEG are extracted as the features of brain activity in different mental fatigue states. Kernel principal component analysis (KPCA) and support vector machine (SVM) are jointly applied to differentiate two states. The statistic results show that the level of both subjective sleepiness and fatigue increase significantly from pre-task to post-task, which indicate that the long time VDT task induces the mental fatigue to the subjects. The predominant activity of autonomic nervous system of subjects turns to the sympathetic activity from parasympathetic activity after the task. The P300 components and wavelet packet parameters of EEG are strongly related with mental fatigue. Moreover, the joint KPCA-SVM method is able to effectively reduce the dimensionality of the feature vectors, speed up the convergence in the training of SVM and achieve a high recognition accuracy (87%) of mental fatigue state. Multipsychophysiological measures and KPCA-SVM method could be a promising tool for the evaluation of mental fatigue.  相似文献   

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