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题名改进CSP算法的联合特征优化法
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作者
张学军
黄婉露
黄丽亚
成谢锋
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机构
南京邮电大学电子与光学工程学院
南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2018年第8期897-910,共14页
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基金
国家自然科学基金(61271334)
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文摘
传统的公共空间模式分解需要大量输入通道、缺乏频域信息,文章分别从改进CSP滤波器、构建关于CSP的联合特征、优化识别过程三个方面完善CSP算法的不足。首先,提出基于S变换的公共空间滤波器成分选择算法--CSPS。并将CSPS与EMD、EEMD、双谱分析结合,构建EMD-CSPS、EEMD-CSPS、双谱-CSPS三种联合特征并比较判别效果。最后,使用优化后的联合特征,一方面,对支持向量机惩罚因子和内核参数进行优化,确定惩罚因子最优取值范围和最具分类稳定性的内核函数;另一方面,分别采用支持向量机和线性判别分析进行特征识别与比较。文章设计了左右手想象运动思维任务实验,获取实验数据集,并结合BCI竞赛数据集,从分类正确率和响应时间两个指标出发,分析各优化方法有效性。结果表明:采用S变换优化后的双谱-CSPS特征在LDA分类器下,获得较高的分类正确率和较低的系统建模时间。
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关键词
脑电信号
运动想象
特征提取
联合特征优化
公共空间模式算法
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Keywords
electroencephalogram signal
motor imagery
feature extraction
joint feature optimization
common spatial pattern method
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分类号
R318
[医药卫生—生物医学工程]
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