多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法

摘要：

针对基于三维视觉指导的运动想象脑机接口多通道冗余信息较多、分类准确率差的问题,提出了一种基于小波包分解(WPD)—共空间滤波(CSP)—自适应差分进化(ADE)的模式脑电信号特征提取与选择分类方法.首先,对采集的多通道运动想象脑电信号进行WPD变化,划分出精细的子频带;然后,分别将WPD变换后的每个子空间作为CSP的输入,得到对应的特征向量;最后,使用ADE算法对特征向量进行选择,选择出用于分类的最佳特征子集.采用WPD-CSP-ADE模式进行特征提取与选择,较经典的WPD-CSP方法在分类正确率、特征个数方面有着更好的表现.同时,所提算法分类性能明显优于遗传算法、粒子群算法.实验结果表明,WPD-CSP-ADE方法能够有效地提高分类正确率,同时减少了用于分类的特征个数.

关键词：脑机接口、运动想象、脑电信号、特征选择、自适应差分进化

所属期刊栏目：37

分类号：TN911.7

资助基金：重庆市科委基础与前沿研究计划项目cstc2014jcyjA40039

在线出版日期：2020-06-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：794-798