脑-机接口中小波和小波包方差的特征比较

针对两种不同意识任务的脑-机接口设计,提出了以方差作为特征的方法和以分类速率作为评价标准之一的新方法.首先深入研究了小波理论,分析了小波包分解中存在的频带交错现象,然后以小波系数和小波包系数的方差作为特征,对C3,C4导联脑电信号分别进行两种特征的提取,最后采用线性支持向量机作为分类器进行分类.结果表明,两种特征对应的最大分类正确率均达到了86.43%,对应时间分别为4.32和4.31 s.因此,以小波方差和小波包方差作为特征是完全可取的;分类速率的提出能同时反映分类正确率和分类时间,为大脑意识任务分类提供了新思路.     

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.     

采用Fisher线性判别分析进行MEG信号的分类

脑磁图(MEG)具有比脑电(EEG)信号更高的时空分辨率,可以作为输入信号建立脑-机接口系统.提出一种脑磁图的特征提取和分类方法,首先对MEG信号进行预处理,然后提取时域特征,最后采用Fisher线性判别分析进行分类.将该算法用于2008年脑-机接口数据竞赛的数据集Ⅲ,该数据集为一个典型的采用MEG信号的脑-机接口系统.离线分析结果表明,该算法取得了很好的分类准确率,对两个测试者(S1和S2)的分类正确率分别为5946%和4324%.与其他方法相比,该方法简单有效,运算速度快,具有较高的参考价值.