基于集成支持向量機的P300腦機接口信號識別算法研究.pdf

1、腦機接口(Brain-computer interface，BCI)是人腦和計算機或其他電子設(shè)備之間建立的一種直接的信息交流和控制的通道，是一種不依賴常規(guī)大腦輸出通道(外周神經(jīng)和肌肉組織)的全新的信息交流系統(tǒng)，它是電子技術(shù)，計算機技術(shù)發(fā)展的必然產(chǎn)物。BCI作為一種全新的信息交換和控制技術(shù)，正受到越來越多的重視，它不僅能為癱瘓病人提供一種與外界進行信息交流和控制的新途徑，而且能應(yīng)用于航天、特殊環(huán)境作業(yè)等其它領(lǐng)域。
　　大量神經(jīng)科學(xué)研

2、究表明，受試者在受到事件相關(guān)刺激時大腦皮層會出現(xiàn)特定的電活動。根據(jù)這些電活動，就能識別出受試者不同的意圖。最后根據(jù)不同的意圖輸出不同的操作命令，便可實現(xiàn)對計算機等外部設(shè)備的直接控制。實現(xiàn)此類腦機接口系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何快速準(zhǔn)確地把記錄到的腦電信號(如P300)識別出來并其轉(zhuǎn)換成計算機所能接受的命令。
　　基于P300的腦機接口，重要的問題就是將與視覺刺激反應(yīng)相關(guān)聯(lián)的腦電信號進行提取和分類。主要針對在腦機接口實驗中單個受試者的字符矩陣

3、視覺刺激響應(yīng)問題，在深入研究現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上，分別從特征提取環(huán)節(jié)、字符識別環(huán)節(jié)進行了研究和改進。特征提取環(huán)節(jié)針對P300時域波形特征參數(shù)，采用基于PCA的特征提取算法定位P300樣本信號中的P300分量、并能夠?qū)⑻卣鬟M行融合。特征分類環(huán)節(jié)中提出了一種用集成分類方法處理腦機接口信號的方法。每個分類器由一個基于一小部分?jǐn)?shù)據(jù)訓(xùn)練的線性支持向量機組成，每一部分?jǐn)?shù)據(jù)都是由通道選擇程序產(chǎn)生，進一步提高了P300腦機接口信號分類的正確率。本文的算法在