基于个体自适应的运动想象脑电信号特征表征研究

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针对运动想象脑电信号因受试者个体差异导致辨识精度低的问题,本文提出了基于个体自适应的运动想象脑电信号特征表征方法。首先从个体差异和频带信号特点出发,提出了基于拓展式相关特征(ReliefF)的自适应通道选择方法;通过提取各频带信号5个时频域观察特征,运用ReliefF算法对各频带信号通道进行有效性评估,进而实现各频带信号通道选择。其次提出了基于快速相关滤波算法(FCBF)的共空间模式(CSP)特征表征方法(CSP-FCBF);通过CSP提取脑电信号特征,运用FCBF进行特征优化得到最优特征集,从而实现运动想象脑电信号状态有效表征。最后使用支持向量机(SVM)作为分类器进行分类辨识。实验分析结果表明,本文所提方法能有效实现运动想象脑电信号状态表征,四类状态平均辨识精度达到了(83.0±5.5)%,较传统的CSP特征表征方法提高6.6%。本文在运动想象脑电信号特征表征方面取得的研究成果,为实现自适应的脑电信号解码及其应用奠定了基础。
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