基于相关性和稀疏表示的运动想象脑电通道选择方法

摘要：

在基于运动想象(MI)的脑机接口(BCI)中,通常采用较多通道的脑电信号(EEG)来提高分类精度,但其中会有包含与MI任务无关或冗余信息的通道,从而影响BCI的性能提升.该文针对运动想象脑电分类中的通道选择问题,提出一种采用相关性和稀疏表示对通道进行选择的方法(CSR-CS).首先计算训练样本每个通道的皮尔逊相关系数来选择显著通道,然后提取显著通道所在区域的滤波器组共空间模式特征拼接成字典,利用由字典所得到的非零稀疏系数的个数表征每个区域的分类能力,选出显著区域所包含的显著通道作为最优通道,最后采用共空间模式和支持向量机分别进行特征提取与分类.在对BCI第3次竞赛数据集IVa和BCI第4次竞赛数据集I两个二分类MI任务的分类实验中,平均分类精度达到了88.61％和83.9％,表明所提通道选择方法的有效性和鲁棒性.

关键词：脑机接口;运动想象;共空间模式;支持向量机;通道选择

所属期刊栏目：44

分类号：TN911.7;TP391

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-03-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：477-485