基于正則化CSP和SRC的運(yùn)動想象腦電信號特征提取與分類算法研究.pdf

1、腦電是在大腦皮層中形成的能夠反映腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動的信號,通過分析腦電信號,我們可以判斷其生理活動和大腦意識。從而,可以直接將大腦信號轉(zhuǎn)換為對外部設(shè)備的控制信號,不需要通過正常的外周神經(jīng)和肌肉組織即可實(shí)現(xiàn)與外界的交流與控制,即所謂的腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)。作為一種全新的交流工具,腦機(jī)接口受到廣泛關(guān)注,并在各行各業(yè)中取得眾多應(yīng)用價(jià)值。其中,以基于運(yùn)動想象的腦電信號為基礎(chǔ)的BCI研究最具典型。

2、通過分析運(yùn)動想象時(shí)的事件相關(guān)同步和去同步特征,可以判斷左右兩側(cè)肢體運(yùn)動狀態(tài)。
　　然而,在運(yùn)動想象腦電信號識別中最根本的問題是需要一個高效的特征提取和分類算法。本文在傳統(tǒng)的共用空間模式(CSP)算法基礎(chǔ)上,針對其對于小樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺點(diǎn),提出一種基于正則化的CSP,使之有效的利用多位實(shí)驗(yàn)者的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),彌補(bǔ)數(shù)據(jù)不足的缺陷。除此之外,針對對左右兩類運(yùn)動想象腦電信號進(jìn)行分類的特點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了利用測試樣本的表征系數(shù)來判斷所屬類型的方法,即