脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法

在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)算法,抽取滤波后脑电信号的方差作为特征,并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与CSP不同,ASF是迭代算法,具有软判决机制,能够依据历代更新后的滤波器,自适应地降低离群点对各类特征中心计算带来的影响。采用BCI competition 2003和2005中两套数据集进行实验,结果表明:尤其是在训练样本少的情况下,相对于CSP,ASF所提取的特征分类效果更好。

基于共同空间模式的情感脑电信号的空域特征提取

为了改善基于脑电(EEG)的情感分类性能,提高多分类情况下的识别准确率,提出了一种基于共同空间模式(CSP)的空域滤波算法。首先使用传统的CSP方法设计空域滤波器,并通过该滤波器对3种情感类型(即积极、中性和消极)的EEG信号进行线性投影,以提取空域特征。此外,考虑到传统近似联合对角化(JAD)算法是使用"得分最高的特征值"准则进行特征向量的选择,该情况可能导致无法有效区分多分类的情感状态,因此针对最高分特征值位置存在的所有可能情况设计了不同的特征值选择方法。对实验室自主采集数据集,使用支持向量模型(SVM)作为分类器进行对比实验。结果表明基于CSP的空域特征提取方法在三分类情感识别中平均准确率达到了87.54%,证明其在情感识别应用中具有可行性。

基于指数状态空间法的对数域低通滤波器设计

文章提出了基于状态间法的对数域电流模式一阶低通滤波器和二阶低通滤波器的设计方法。该方法设计的滤波器电路只用晶体管、电流源、接地电容即可实现。同时采用PSPICE对所设计的电路进行了仿真,其仿真结果与理论值相吻合。

基于改进CSP算法的运动想象脑电信号识别方法

针对想象运动的脑机接口(BCI)系统中,在电极导联数少的情况下存在脑电信号分类准确率降低的问题,提出一种改进共同空间模式(CSP)算法。通过对事件相关去同步(ERD)/事件相关同步(ERS)生理现象较明显的频段进行滤波,选取最大特征值对应的表征运动想象脑电信号状态的最优特征向量,进而提出特征向量新的定义方法,同时与支持向量机(SVM)相结合,实现运动想象脑电数据的分类。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据(DataⅢ),想象左手运动脑电信号的识别准确率为98.57%。想象右手运动的脑电识别率为100%。实验结果表明,改进的CSP算法更准确地反映脑电信号的任务状态,有效避免了特征模式的重复选取问题,具有更优的分类性能。

CNN与CSP相结合的脑电特征提取与识别方法研究

本文针对脑机接口(BCI)应用中需要对脑电信号(EEG)快速精准的解析问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)和共同空间模式(CSP)相结合的脑电特征提取与识别方法。在经过预处理的原始脑电信号基础上,通过CSP空间变换获得其特征矩阵。应用CNN对特征矩阵进行学习,对收敛后的CNN网络全连接层的权值进行分析,根据网络学习特性定义CSP特征矩阵筛选准则,得到了低维高效的EEG特征集F,并在特征集F上构建CNN分类器。我们的工作在BCI2005Ⅳa竞赛数据集上进行了实验测试,获得了88.3%的识别准确率。本文方法与s CSP和KLCSP方法在相同的数据集上进行了测试,平均识别准确率分别提升了3.2%和2.4%。本研究综合了数据的时间、空间的特征信息,采用CNN网络学习特性进行特征二次优选与降维,为脑电的特征提取问题提供了一个新的思路。

基于CSP算法与小波包分析方法的运动想象脑电信号特征提取性能的比较

运动想象脑电特征快速准确提取是脑-机接口技术研究的重要问题。本研究分别讨论了共同空间模式(common spatial pattern,CSP)与小波包分析关于左右手运动想象特征提取的原理,并对两种方法进行了比较。对于GRAZ大学提供的运动想象脑电数据,使用CSP与支持向量机(support vector machine,SVM)结合的分类正确率最高为85.5%;使用小波包分析与SVM结合的分类正确率最高为99%。同时对于本实验室采用Emotiv epoc+系统采集的运动想象脑电数据,利用小波包分析与SVM结合的分类正确率也保持在98%以上。实验结果表明,相较于CSP算法,小波包分析对于运动想象特征提取的效果更好。

基于近似熵与CSP的异步BCI空闲状态检测方法

针对异步脑机接口(BCI)中空闲状态难以检测的问题,提出将近似熵与公共空间模式(CSP)综合的方法来处理.在采用二级分类策略的前提下,通过近似熵与CSP方法分别从时间复杂度和空间模式上提取不同类型的脑电特征,利用这些特征训练出不同的分类器,然后使用多分类器投票的方法将它们综合以提高判断空闲状态的正确率.将本文的方法运用到BCI竞赛数据中,得到最终具体想象任务的命中率(TPR)普遍比通过阈值法得到的结果要高.数据处理的结果说明了本文方法对空闲状态检测的有效性.

基于运动想象脑机接口的AuFBCSP方法

针对基于运动想象的脑机接口问题,提出了一种新的特征提取方法,即加强的滤波带宽共同空间模式方法。与传统的滤波带宽共同空间模式方法相比,文中提出的方法充分考虑了被试在进行运动想象时发生事件相关去同步时段的特异性,从而得到更多的特征,并利用这些特征分类,取得更高的准确率和kappa值。在特征的选择上,利用BCI的竞赛数据,将基于互信息的方法和基于准确率的方法进行对比,发现基于准确率的特征选择方法优于基于互信息的特征选择方法。

基于遗传算法的运动想象脑电信号分类准确率的提升方法

为了提高运动想象脑电信号的分类准确率,本研究提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的脑电信号分类提升方法。该方法利用遗传算法与共空间模式算法(common spatial pattern,CSP)相结合,进行不同时间段的特征提取,再利用遗传算法得到不同时间段对分类正确率的权值及数据可信度。利用本实验室采集的脑电信号进行测试,分类准确率由加权前的80%左右提升至加权后的95%以上。实验结果证实,该方法可以有效提高脑电信号分类准确率,并且可以根据可信度剔除低质量的数据。同时,该方法还可以与其他特征提取方法相结合,对不同时、频特性进行有效性及可信度计算,提升分类准确率。这也是本方法更深一层的意义。

脑机接口中一种多类运动想象任务识别新方法

目的针对脑机接口中三类运动想象任务,提出一种最小二乘法自适应滤波结合独立成分分析以及样本熵(RLS-ICA-Samp En)、多类共同空间模式(CSP)、增量式支持向量机(ISVM)相结合的脑电识别新方法,以解决脑机接口中多类运动想象正确率低的问题。方法首先采用ICA将EEG分离,然后利用样本熵自动识别分离后的噪声,再采用RLS对识别出来的噪声进行滤波,最后进行信号重构,得到去除噪声的脑电信号。多类CSP采用"一对一"CSP与多频段滤波相结合,对去噪后的脑电信号进行特征提取。通过"一对多"方式的ISVM对三类运动想象脑电信号获取的特征向量进行分类。为检验新方法的有效性,将本文方法与多类CSP+ISVM(方法 1)及RLS-ICA+多类CSP+ISVM(方法 2)进行比较。结果对三类想象任务而言,本文方法识别正确率与方法 1和2相比均高8%左右。结论与方法1和2比较,RLS-ICA-Samp En、多类CSP、ISVM相结合的脑电识别新方法能更好地适用于多类运动想象任务识别。

基于形态滤波及局部切空间排列算法的滚动轴承故障诊断方法研究

机械设备中的滚动轴承具有重要作用,但当它发生微弱故障时,振动信号通常具有非线性及低信噪比的特点。此时,采用传统的线性方法进行故障诊断效果欠佳。针对这一问题,提出了将采用形态滤波技术降噪及局部切空间排列算法进行故障分类这两种方法结合使用的新思路。采用上述方法对试验中直径为0.177 8 mm的滚动轴承故障振动信号进行诊断,并将形态滤波与小波包滤波、多维尺度分析与局部切空间排列算法分别进行对比。计算结果充分证明,形态滤波降噪及局部切空间排列算法进行故障分类识别在处理早期微弱故障时具有极大优势。

基于ECoG的运动想象分类

目的以两种运动想象任务下采集的64导ECoG信号为训练样本,识别几天后重复进行的运动想象任务。方法以动作感知皮层区脑电图(ECoG)的μ节律(8Hz^13Hz频段)功率谱为特征。通过手工比较功率谱的差异显著性,从64导中粗选出11导最明显的信号。再用共同空间特征法(CSP)滤波提高信噪比,使信号从11维降到8维。采用K近邻分类器进行分类识别,其中依据交叉验证法得到最佳的近邻值。结果测试样本的预测精度达到94%。结论利用动作感知皮层区脑电μ节律能较好识别对应的特定(想象)运动;共同空间特征法滤波可以有效提高信噪比;只要预处理、特征抽取及分类得当,时间间隔和实验误差等因素对运动想象识别的影响不大。

资源环境约束下的中国经济增长模式及影响因素

依据共同前沿理论、序列DEA、方向性环境距离函数以及SDA分解法,构建了经济增长模式分析框架,对1995-2012年中国经济增长模式及其可能的影响因素进行了分析。研究发现:资源要素投入与环境规制松动是中国经济增长的主推力,以资源环境消耗为代价推动经济增长是不容忽视的问题;环境全要素生产率对中国经济增长的驱动主要由技术进步主导,技术效率影响甚微;与环境全要素生产率相关的经济增长率主要经历了"先下降(1995-1998年)、后上升(1998-2002年)、再下降(2002-2012年)"的过程;中国区域经济增长模式之间存在空间相关性,人力资本、知识资本、要素禀赋结构、经济私有化程度对中国经济增长模式具有显著的正面影响,而外贸依存度、产业结构、能源结构、政府干预力度对经济增长模式具有显著的负面影响,外资依存度对经济增长模式的影响并不显著。