一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法技术

本发明专利技术公开了一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法，属于特征选择与模式识别技术领域。本发明专利技术提出的混合二进制编码机制有效结合了特征选择和分类器选择，可以选择出分类效果更佳的特征子集。本发明专利技术首先采集脑电信号数据；对脑电信号进行去噪、滤波等预处理；结合时‑频‑空三维特征，对脑电信号进行特征提取，得到原始特征集；利用基于混合二进制编码的差异进化算法对原始特征集进行特征优选及分类器优选，选出最优的特征子集；将最优的特征子集输入最终分类器获得最终分类精度。此发明专利技术能够在最大化分类精度的同时最小化特征个数，降低数据维度，加快学习过程，提高分类性能。

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法
本专利技术涉及一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法，可以应用于特征优选及分类器优选，属于特征选择与模式识别

技术介绍
脑-机接口(BrainComputerInterface，简称BCI)是一种基于脑电信号实现人脑与计算机或其他设备之间通信和控制的接口。它利用计算机等设备对特定任务下采集的脑电数据进行分析，将大脑信息转换为控制命令，实现人与外界的交流以及对外部环境的控制。目前BCI技术在国际上已引起众多研究者的关注，成为神经工程、生物医学工程、计算机技术、通信等多领域交叉的一个新的研究方向，具有很高的科学和应用价值。BCI系统提供了一种全新的通讯方式，它可以帮助肢体严重残疾的人，使其在一定程度上恢复与外界交流的能力；或协助患有癫痫和中风等疾病的患者进行生物反馈治疗；以及进行电脑游戏的控制等。一般情况下，BCI系统包括信号采集模块、预处理模块、特征提取模块、分类模块和控制模块5个模块。信号采集模块作为系统的输入，它需要通过信号采集设备从大脑皮层采集脑电信号，经过放大、滤波、采样、A/D转换等处理方式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法，其特征在于，首先采集脑电信号数据集，接着对原始数据集进行预处理并提取脑电信号特征，然后基于信号处理与进化算法结合的方法，设计出一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法；通过进化算法对特征及分类器进行选择，实现降低数据的维度，加快学习过程，提高分类性能。

【技术特征摘要】
1.一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法，其特征在于，首先采集脑电信号数据集，接着对原始数据集进行预处理并提取脑电信号特征，然后基于信号处理与进化算法结合的方法，设计出一种基于混合二进制编码的脑电信号特征优选及分类器优选方法；通过进化算法对特征及分类器进行选择，实现降低数据的维度，加快学习过程，提高分类性能。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征优选及分类器优选方法的方案步骤包括：1)脑电信号的采集与预处理，数据分为训练数据与测试数据；2)脑电信号的特征提取；3)设计编码机制并使用进化算法对特征及分类器进行优选；4)输出最优的特征子集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述脑电信号的采集包括：脑电信号采集装置中电极的安放位置是根据国际10-20标准电极安放法安放的，只采集的C3、Cz和C4三个电极的信号。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述脑电信号的预处...

【专利技术属性】
技术研发人员：王欣，谭平，王勇，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43