一种适于心电数据的可分性评价准则研究

在心电特征提取中,现存的基于多种可分性准则和K L变换等技术在特征提取的有效性等方面都有各自的优缺点,都不能保证取得满意的结果。这就需要有一个评价准则来衡量最终特征的有效性和类间的可分性。为此,本文针对心电数据提出了一种基于标准差和欧氏中心距的可分性评价准则,并应用于MIT BIH数据库中心律失常数据的特征提取、特征有效性的评测和决策树的设计。实验结果表明,这是一种有效和实用的可分性评测准则。     

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.     

采用改进共空间模式算法的四类表情辅助脑电信号识别方法

针对采用传统共空间模式(CSP)算法处理脑电信号时存在的特征提取困难、计算复杂度高及信号识别率低等问题,提出了一种基于重复二分滤波器组共空间模式(RB-FBCSP)算法和支持向量机(SVM)算法的4类(左撇嘴、右撇嘴、皱眉、扬眉)表情辅助脑电信号识别方法。利用滤波器组筛选出表情辅助脑电信号中包含α波和θ波的信号;将4类表情看作上面部表情(皱眉、扬眉)和下面部表情(左撇嘴、右撇嘴)两大类进行CSP特征提取,并结合SVM分类器进行分类;将识别出的上面部和下面部表情脑电信号均重复进行一次CSP特征提取和SVM二分类,实现表情辅助脑电信号的四分类。实验结果表明：所提识别方法的计算复杂度与采用传统CSP扩展算法的脑电信号识别方法相比有明显降低,且运算耗时少、平均分类准确率高,可达89.61%;相比于传统OVO-CSP、OVR-CSP和小波包变换算法结合SVM分类,所提识别方法的平均识别率分别提高了9.23%、9.82%和8.04%。     

基于脑电信号的ILDB情感特征提取算法

近年来,随着信号处理和机器学习技术的快速发展,基于脑电信号的情感识别越来越受到重视。特征提取是情感识别过程中的关键一步。本文提出了改进的局域判别基(Improved Local Discriminant Bases,ILDB)算法,提取信号局域判别基各子空间的能量和系数均值特征构成特征向量,利用SVM分类器进行分类,通过对特征向量类可分性及分类正确率的评估,表明ILDB算法提取的特征具有可分性且分类正确率较高。ILDB算法的通道最高平均分类正确率达到88%,通道最高平均分类正确率比LDB算法提高4.4%和7.2%,所有通道平均分类正确率比LDB算法提高10.1%和9.8%。     

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.     

利用压电换能器电信号检测引线键合质量

以引线键合系统超声波发生器电信号作为检测键合质量的信息载体,研究了超声电信号的特征提取方法以及在键合质量检测方面的应用.针对超声电信号的瞬态特性,提出一种基于包络分段的特征提取方法,该方法以瞬态键合过程的发生、发展和完成为分段依据,将超声电信号包络分成信号上升、稳定和衰减3个阶段,并提取每个阶段能够反映键合质量的波形特征来表征键合过程.为了消除特征中的冗余信息并实现特征降维,采用主分量分析技术进行特征选择,通过实验数据的分析,有效地识别出了正常键合、无引线键合和根部脱落键合的状态,为引线键合质量的检测提供了一条新途径.     

一种用于支持向量机分类器的组合核优化方法

针对支持向量机(SVM)分类器的模型选择问题,提出了一种基于特征空间的类别可分性度量(FCSM)准则,并将该准则用于优化多个高斯函数的线性组合系数.与核矩阵度量(FSM)准则相比,FCSM准则在核函数优化应用中的适用性更广,并且在优化效果上有更好的理论支持.实验结果表明,与交叉验证法、半径间隔误差(RM)界法以及基于FSM准则的优化方法相比,FCSM准则能从更大函数集范围优选出核函数,使SVM分类器获得更好的分类能力.     

基于最优化少量电极的思维任务脑机接口

为减少脑机接口的电极数量,采用基于最优化少量电极的共空间模式(CSP)算法提取不同思维任务下的脑电信号(EEG)特征值.首先,根据事件相关(去)同步化现象观察时频特性;然后,运用熵准则对单个电极进行可分性度量;最后,根据可分性排序,利用基于最优化少量电极的CSP算法和支持向量机算法对不同电极组合的特征值进行提取和分类,得出最优化的电极组合.结果表明,进行心算和想像空间旋转2种思维任务时被试的EEG信号在顶叶和枕叶区域存在明显的能量差异,6个被试可分性最高的电极均位于这2个区域;与传统的EEG信号处理算法相比,基于最优化少量电极的算法可以使系统使用的电极数减少至3.3个,并且分类正确率提高5.4%.因此,采用基于最优化少量电极的算法可以减少电极数目,改善思维任务脑机接口的性能.     

基于小波包变换的超声回波信号特征提取

超声检测技术中,缺陷的定性分类这一技术难题至今尚未得以彻底解决。文章介绍了一种基于小波包变换的多尺度空间能量特征提取方法,并对实测的超声缺陷回波信号进行了特征提取;进而采用基于距离的类别可分性判据对提取结果进行了评价。结果表明:该方法提取的缺陷回波信号特征值,其可分性测度均值达91.7%,从而证明该方法对超声检测缺陷回波信号的特征提取是相当有效的。     

EEG Signal Denoising and Feature Extraction Using Wavelet Transform in Brain Computer Interface

Electroencephalogram (EEG) signal preprocessing is one of the most important techniques in brain computer interface (BCI). The target is to increase signal-to-noise ratio and make it more favorable for feature extraction and pattern recognition. Wavelet transform is a method of multi-resolution time-frequency analysis, it can decompose the mixed signals which consist of different frequencies into different frequency band. EEG signal is analyzed and denoised using wavelet transform. Moreover, wavelet transform can be used for EEG feature extraction. The energies of specific sub-bands and corresponding decomposition coefficients which have maximal separability according to the Fisher distance criterion are selected as features. The eigenvector for classification is obtained by combining the effective features from different channels. The performance is evaluated by separability and pattern recognition accuracy using the data set of BCI 2003 Competition, the final classification results have proved the effectiveness of this technology for EEG denoising and feature extraction.     

基于三域特征提取和GS-SVM的ECG信号智能分类技术研究

近年来,基于单域的特征提取方法已经得到广泛的研究,并被用于心律失常的检测分类.事实上,多域特征提取在其分类中往往表现得更好.本文利用MIT/BIH心律失常数据库中的48组ECG信号进行预处理,从时域、频域和小波域提取了信号的三域特征,这些特征从各个方面充分表征了ECG信号的性质.再利用基于网格搜索的SVM结合归一化特征可将ECG信号划分为常见的4类.该方法的总体精度达到98.01%,f_1分值为0.9800,对ECG信号的检测性能良好,相对目前绝大多数ECG信号分类器具有更强的泛化能力.     

脑机接口中基于小波包最优基的特征抽取

在脑机接口研究中,针对脑电特征抽取,提出一种基于小波包最优基分解的方法．依据距离准则,从小波包库中选择一个对分类最优的小波包基;在该小波包基包含的所有分解系数中,抽取部分具有最大可分性的系数作为有效特征;不同通道脑电信号有效特征的结合,构成分类的特征矢量．通过对该特征矢量可分性和识别精度两个性能指标的评估,并与现有分类结果进行比较,表明了所提出方法的有效性．     

基于小波变换12-导联心电图特征提取方法

提出了一种基于小波多分辨分析的算法对心电信号进行特征提取和识别.通过小波变换对常规12-导联心电图进行分段和特征提取, 并利用支撑向量机和提取的特征向量对未知心电图进行分类.实验结果表明该方法具有较好的应用前景.     

基于CWT自相似特性的飞机目标HRRP分类法

为了解决高分辨率距离像 (HRRP)分类的姿态敏感和距离像对齐问题 ,基于连续小波变换 (CWT)的自相似特性 ,构造了能量尺度分形维数。分别在 3个极化测量通道和两个尺度区间上 ,从 HRRP的 CWT能量随尺度的演化过程中提取了原始特征集。采用 Fisher可分性准则作判据 ,进一步确定了 3维最佳特征向量。并从理论和实验上证明了 ,能量尺度分形维数特征较不敏感于噪声和目标方位角的变化 ,同时不受目标径向位移和距离像平移的影响 ,是性能良好的飞机目标分类特征     

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.     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

基于局部特征的部分遮挡人耳识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率.