脑机接口的广义核线性判别分析方法研究

摘要：

针对脑机接口中脑电信号处理,提出了一种基于核方法和广义奇异值分解(GSVD)的广义核线性判别分析( GKLDA)方法,对两类脑电信号进行特征提取.首先在非线性核函数映射的核空间对样本做线性判别分析,针对“小样本采样问题”,采用GSVD求解一种非线性空域滤波器.算法验证中,采用BC1竞赛一数据集、竞赛二数据集Ⅳ和竞赛三数据集ⅢB中S4b等3组公开数据,以及一组自行采集的想象左右手运动的数据,同时分别与核共空间模式(KCSP)、核线性判别分析(KDA)、广义判别分析(GDA)进行对比.分类器采用Fisher线性判别分析分类器.所提出的方法针对3组公开数据,正确率分别为93％、77％、80％,自行数据正确率为97％,且优于其他几种核方法.实验结果表明,GKLDA方法是脑机接口中一种新的有效的特征提取方法.

关键词：核线性判别分析、核函数、广义奇异值分解、脑机接口、特征提取

所属期刊栏目：31

分类号：R318.08(医用一般科学)

资助基金：国家自然科学基金60504035,61074195;河北自然科学基金F2010001281,A2010001124

在线出版日期：2012-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：75-82