基于知識累積的腦電信號分類研究.pdf

1、腦-機接口提供了一種全新的通信方式，它能夠?qū)崿F(xiàn)人腦與外部環(huán)境的直接通信，可以幫助殘障人員重新與外界交流，也能為某些領(lǐng)域提供特殊的控制方法并為探索人腦奧秘提供全新途徑。它涉及眾多研究內(nèi)容，其中對腦電信號分類方法的研究是一項非常重要的課題。
　　在對腦電信號進行分類時，目前通常使用的方法是：先確定信號中區(qū)分度最好的部分，之后再對它進行分類。這種方法雖然可能在統(tǒng)計分析得出的時間段上會得到較好的分類結(jié)果，但是卻會因為丟失該時段之前的信號中

2、所包含的重要信息，而在實際應(yīng)用中效果不佳。因此，本文提出了一種基于知識累積的腦電信號分析方法，它通過兩方面的措施克服傳統(tǒng)方法中存在的問題：其一，提取特征前用不同尺度的窗截取信號。其中各個窗的起始點相同但窗長會隨著時間的增長而變長，以避免在對后續(xù)時間段上的信號進行分析時，因未考慮與之前信號的相關(guān)性而丟失數(shù)據(jù)中所包含的原始信息。之后分別對每個窗口提取特征，并對信號進行分類。本文將各個窗口的分類情況作為系統(tǒng)獲取的信號類別知識；其二，在對信號進

3、行最終的分類判決時依次對獲取到的類別知識進行累加，并根據(jù)累加的結(jié)果得到對信號的最終判決。這里采用的知識累積法能夠結(jié)合多個窗口的分類情況，從而矯正窗口在獨立情況下的判決結(jié)果，實現(xiàn)的更好分類。
　　提取特征前，本文采用公共空間模式（CSP）方法對原始數(shù)據(jù)做預(yù)處理。它作為一種有效的腦電信號分析方法被廣泛的應(yīng)用在腦-機接口等腦電信號的研究中。但是它是一種基于多通道的腦電信號處理方法，在通道數(shù)較少的情況下性能會受到很大的限制。針對這一問題，

4、本文采用將諧波小波包分解與CSP相結(jié)合的方法對腦電信號進行分析。其中諧波小波包分解與二進小波包分解原理類似，可以實現(xiàn)對信號的多層分解。而且它能夠直接將其分解到特定層，并且沒有數(shù)據(jù)損失，即每個頻帶的數(shù)據(jù)長度與原始數(shù)據(jù)長度一致。因此，本文首先通過諧波小波包分解將每個通道的數(shù)據(jù)分解到多個頻段上，并將它們作為新的通道數(shù)據(jù)運用CSP方法進行處理。這樣不僅可以解決CSP方法在少電極腦電信號分析中存在的問題，而且還通過實現(xiàn)對信號的多頻帶劃分達到對信號