特征提取对通道选择方法的影响研究
通道选择可以有效地去除冗余信息,减少特征维数,避免维数灾难和过拟合,因此在运动想象脑电(EEG)信号解码中非常重要.现有的文献主要研究通道选择方法的改进,忽略了不同特征对通道选择方法的影响.主要研究特征提取对通道选择方法的影响.首先,对预处理之后的EEG信号提取方差、自回归(AR)系数、带通功率和小波包能量4种特征,研究单一特征中哪个特征对通道选择方法最有效.另外,计算4种特征的融合特征,研究单一特征和融合特征哪个对通道选择最有效.采用一个公开的脑机接口(BCI)竞赛数据集进行实验,研究不同特征提取方法在Fisher判别准则(FDC)、基于支持向量机的递归通道剔除(SVM-RCE)、最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)和组LASSO(gLASSO)4种通道选择方法中的分类结果.实验结果表明,在单一特征中,小波包能量获得了较好的分类结果,其中在SVM-RCE通道选择方法中获得了76.15％的最高平均分类准确率.融合特征的分类结果均优于单一特征,其中在gLASSO通道选择方法中获得了78.6％的最高平均分类准确率.融合特征更能表征复杂的脑电成分,形成信息互补,对脑电任务的分类识别更有效.
EEG信号、特征提取、通道选择、融合特征
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TH77;R318(仪器、仪表)
广西自动检测技术与仪器重点实验室基金;2020年广西高校中青年教师科研基础能力提升项目;桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目
2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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