用FastICA和Fisher准则提取脑电信号特征

脑-机接口(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拼写范式是一种常用的脑-机通信方法.它介绍了一种基于P300视觉诱发电位的脑电信号特征提取方法,选取三名实验者的数据用于实验分析.采用独立分量分析的固定点算法(FastICA)和Fisher准则进行特征提取,用支持向量机对提取的特征数据分类,并与主分量分析和Fisher准则相结合的特征提取方法作了比较,FastICA有很好的特征提取能力.     

采用相对小波能量法的脑-机接口设计

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.     

基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号分类方法研究

快速准确地对脑电信号进行特征分类是脑-机接口研究的关键问题之一。从人脑决策模型出发,结合自适应小波基特征提取方法,提出了一种基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号动态分类方法。该方法在分类中无须预先固定样本量,而是逐次取样,累积分类信息,有利于解决脑-机接口的实时控制问题。为了更好地衡量该方法的有效性,进行了10次10折交叉验证,实验结果表明3个运动想象数据集共8位受试者的平均正确率达到87%以上,互信息和分类时间等指标也表明该方法能够有效提高脑-机接口系统的性能,具有较好的实用性。     

基于诱发脑电信号的特征提取方法研究

在脑机接口研究中,对脑电信号的特征提取是关键。本文选用傅里叶变换和功率谱估计两种方法对稳态视觉诱发脑电数据进行特征提取,用fisher准则对两种方法提取到的特征量进行分类,进而判断这两种特征提取算法的优劣性。     

基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号分类方法研究

快速准确地对脑电信号进行特征分类是脑-机接口研究的关键问题之一．从人脑决策模型出发,结合自适应小波基特征提取方法,提出了一种基于序贯似然比检验的运动想象脑电信号动态分类方法．该方法在分类中无须预先固定样本量,〖JP2〗而是逐次取样,累积分类信息,有利于解决脑-机接口的实时控制问题．为了更好地衡量该方法的有效性,进行了10次10折交叉验证,实验结果表明3个运动想象数据集共8位受试者的平均正确率达到87%以上,〖JP〗互信息和分类时间等指标也表明该方法能够有效提高脑-机接口系统的性能,具有较好的实用性．     

基于视觉双特征的并行联合脑-机接口范式的研究

基于多特征的并行联合脑-机接口与单一特征脑-机接口相比,能利用更多信息和并行方式提高特征提取和系统执行效率。提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动起始视觉诱发电位(MVEP)的双特征并行联合脑-机接口范式,通过设计3×3字符拼写范式,矩阵中纵列白色竖条按设定频率闪烁诱发SSVEP,横行中白色竖条随机运动诱发MVEP。实验表明,被试者关注目标字符时,两种特征脑电信号被同时诱发出来,并且对两种脑电信号进行特征识别能够检测出被试者选取的目标字符。联合范式并行的刺激编码方式有效节约了刺激诱发时间,为构建更为实用的联合脑-机接口提供了一种实现方法。     

基于主成分分析和Fisher准则的脑电信号分类

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.     

基于Alpha波的异步脑-机接口系统

利用Alpha波建立了一个脑-机接口系统,包括脑电数据采集、脑电信号分析、特征提取和分类,并进行了实时在线分析.该脑-机接口系统的工作模式为异步,测试者可以任意选择何时启动系统,并随意选择4个命令中的一个进行输出,是一种更加自然的人机交互方式.实验结果表明,该系统取得了很高的分类正确率,具有很好的实用性.     

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.     

基于主成分分析和Fisher准则的脑电信号分类

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。本文采用用支持向量机对特征数据分类。Fisher准则在特征提取中良好的效果。     

基于脑电信号的手指动作识别

分类识别技术在脑-机接口的研究中占有重要地位,本文基于在事件相关脑电图中,存在的运动感觉皮层脑电位下降和事件相关非同步现象,运用了一种基于共空域子空间分解的算法,对左右手指动作时的多通道脑电信号进行了特征提取。最后,根据提取的特征进行了手指动作的识别,在对三个人的脑电数据识别中,平均识别率达到了75.6%。     

基于运动想象的双脑脑机接口系统设计与鼠标控制应用

脑机接口是在大脑与外部设备之间建立的直接交流通道,是脑科学的重要研究领域。目前,单被试脑机接口研究已经较为成熟,关于双脑协作的脑机接口研究还比较少。本文设计实现了一种基于运动想象的双脑协作在线脑机接口系统,利用两套脑电放大器、协同控制技术实现了系统的硬件平台搭建。算法控制部分采用信息论特征提取算法,选取共空间模式的最优空域模式和支持向量机分类,实现了双脑协作控制鼠标移动并到达指定目标。本文采用初始位置到目标位置的实际步长与理论最短步长比评价系统性能,4组(8人)的平均步长比值为1.32。研究提供了一种双脑协作脑机接口的设计方案,可用于协同控制多维度目标、提高信息传输速率、研究脑间同步、团队决策等方面的关键技术,为脑机接口进一步发展提供了新思路。     

面向脑机接口个体差异的滤波器组设计方法及其模型研究

脑机接口系统中的个体差异问题会导致脑电分类效率不稳定,因此,设计新型的滤波器组预处理结构及特征提取组合模型,减缓个体差异给脑机接口系统带来的影响.首先在预处理阶段,对脑电信号进行多带通滤波预处理,消除个体差异导致的脑电信号频带波动影响,其次在特征提取阶段,用共空域模式(CSP)算法进行粗特征粗提取,再分别用组稀疏(GL...     

相位集聚指数在脑-机接口特征提取中的应用

脑-机接口(BCI)可以用来帮助运动障碍的病人建立大脑与外部世界直接交互的通道。提取判别特征对提高脑-机接口的性能有重要意义。该文研究了在不同刺激循环中的相位一致性在脑-机接口分类中的作用,将相位聚集指数(PCI)特征引入基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口应用中。通过相同的分类方法,比较传统的功率谱(PSD)特征和相位聚集指数特征的分类正确率。结果表明:在一个6分类的脑-机接口系统中,相位集聚指数特征的分类正确率显著(p0.05)好于功率谱特征,相位集聚指数特征在脑-机接口分类任务中更为有效。     

基于傅里叶变换的脑机接口系统实现方法

脑机接口系统要求实时的处理速度和较高的准确识别率.在对脑电信号进行幅频分析和相同步分析的基础上,提出一种意识任务识别在线脑机接口系统实现方法.提取谱峰和相同步相干性指数作为反映大脑运动意识任务状态的特征参量,设计基于信息积累的时变线性分类器,对左右手想象意识任务进行识别,获得了满意的结果,最大分类正确率达到90.72%.研究结果表明,谱峰特征是事件相关去同步/同步的一个敏感的量化参数,结合相同步相干性指数能够提供更多反映大脑意识任务状态的信息.该方法采用快速傅里叶变换和线性判别式分析,特征提取和分类算法简单,计算速度快.为在线脑机接口系统的实现提供了新的思路和途径.     

基于半自主导航与运动想象的多旋翼飞行器二维空间目标搜索

提出一种脑-机接口系统实现多旋翼飞行器室内二维空间目标搜索.系统由半自主导航与决策子系统组成.半自主导航子系统用于为决策子系统提供可行飞行方向并实现多旋翼飞行器半自主避障.决策子系统采用互相关方法与逻辑回归方法完成运动想象的脑电特征提取与分类.实际的室内目标搜索实验验证了使用该系统是可行且有效的.相比其他方法,减少了被试者负担,降低控制难度,控制精度约提高 ±10 cm.     

教育领域中的脑-机接口应用：动向与挑战

 概述了脑-机接口技术与理念,总结了脑-机接口个体化、实时化和场景化3个重要技术特点;从学习状态识别、学习者个体特质测评和学习障碍干预3方面梳理了脑-机接口在教育领域的研究成果;探讨当前研究存在的问题,从理解、优化现有教育场景和开创新型教育场景等方面展望了脑-机接口未来的应用方向。     

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.     

2017年脑机接口研发热点回眸

 脑机接口通过解码人类思维活动过程中的脑神经活动信息，构建人脑与外部世界的直接信息传输通路。近年来脑机接口领域发展已经步入快车道，相关技术正在走向成熟，并得到工业界越来越多的关注。本文盘点了2017年度脑机接口在应用系统实现方面所取得的重要成果，介绍了其应用关键技术研究的新进展，展望了脑机接口研发的未来趋势。     

2018年脑机接口研发热点回眸

 脑机接口提供了人脑与外部设备之间的直接通信通道,它的独特之处是不依赖于外周神经和肌肉组织。近年来,脑机接口领域发展迅速,脑机接口研究正在不断扩展,其应用范围也在不断扩大。本文综述了2018年脑机接口领域在系统应用与关键技术方面所取得的重要研究进展,展望了脑机接口智能化、移动化的发展新趋势,并提出脑机接口伦理风险的新思考。