基于正則化CSP和SRC的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征提取與分類算法研究.pdf

1、腦電是在大腦皮層中形成的能夠反映腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動(dòng)的信號(hào),通過分析腦電信號(hào),我們可以判斷其生理活動(dòng)和大腦意識(shí)。從而,可以直接將大腦信號(hào)轉(zhuǎn)換為對(duì)外部設(shè)備的控制信號(hào),不需要通過正常的外周神經(jīng)和肌肉組織即可實(shí)現(xiàn)與外界的交流與控制,即所謂的腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)。作為一種全新的交流工具,腦機(jī)接口受到廣泛關(guān)注,并在各行各業(yè)中取得眾多應(yīng)用價(jià)值。其中,以基于運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)為基礎(chǔ)的BCI研究最具典型。

2、通過分析運(yùn)動(dòng)想象時(shí)的事件相關(guān)同步和去同步特征,可以判斷左右兩側(cè)肢體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。
　　然而,在運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)識(shí)別中最根本的問題是需要一個(gè)高效的特征提取和分類算法。本文在傳統(tǒng)的共用空間模式(CSP)算法基礎(chǔ)上,針對(duì)其對(duì)于小樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺點(diǎn),提出一種基于正則化的CSP,使之有效的利用多位實(shí)驗(yàn)者的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足的缺陷。除此之外,針對(duì)對(duì)左右兩類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行分類的特點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了利用測(cè)試樣本的表征系數(shù)來判斷所屬類型的方法,即