想象单侧肢体运动的脑电特征的提取方法技术

本发明专利技术涉及脑－机接口装置中想象单侧肢体运动的脑电特征的提取方法。ＣＳＰ空间滤波方法的排除相同任务成分提取不同任务成分的性质决定了它对想象单侧肢体运动脑电特征的分类更有针对性，同时ＣＳＰ算法与ＦＤＡ特征提取相结合，降低了输入矢量的维数，提高了分类器的推广性，在一定程度上提高分类准确率。使用Ｆｉｓｈｅｒ判别分析（ＦＤＡ）将１０维输入向量ｖ↓［１］，ｖ↓［２］（ｖ↓［１］为４维，ｖ↓［２］为６维）降为两个１维输入向量ｆ↓［１］，ｆ↓［２］，再经过支持向量机的分类，不但提高了分类准确率。也避免了由于为数过高带来的维数灾难问题，有利于分类器的推广。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
想象单侧肢体运动的脑电信号的提取方法，想象左右手运动试验次数为ｍ次，任意取其中２／３ｍ次为训练数集，其中左右手试验次数各为１／３ｍ次，剩下的１／３ｍ次为测试数集；采集到的脑电信号再经过脑电放大器放大及Ａ／Ｄ转换，由ＵＳＢ口输入计算机中，并以信号电压幅值形式在存储器中存储；其特征在于，所述的ｍ的取值为１８０～２４０；该方法是按以下步骤实现的：（１）脑电信号的时域频域滤波１）设计４８阶、１２采样点的ＦＩＲ滤波器对存储器中脑电信号数据进行０－３Ｈｚ低频带滤波，设置想象动作发生前Ｗ（Ｗ∈（３００，６００））ｍｓ时间窗，对训练集２／３ｍ次经过频域、时域滤波后的数据取均值设为ｄａｔａ１，为ＣＳＰ左右手动作空间滤波器的构造做准备。２）设计４８阶、５１２采样点的ＦＩＲ滤波器对存储器中的ｍ次试验的脑电信号数据分别进行８－３０Ｈｚ带通滤波，对每次试验数据都设置想象动作发生后１－２ｓ时间段的时间窗，对每次试验的脑电信号的时间窗内的数据段的所有数据分别取平方值，并设置２００ｍｓ滑动时间窗，即每次移动一个采样点，得到ｍ次试验的参数时程变化；在ｍ次时程变化后的数据中取训练集部分（２／３ｍ次），经过频域、时域滤波后，取该２／３ｍ次实验数据算术均值设为ｄａｔａ２；（２）对特征矢量ｖ↓［１］、ｖ↓［２］降维利用共同空间滤波（ＣＳＰ）方法对ｄａｔａ１数据段提取４维特征矢量ｖ↓［１］，对ｄａｔａ２数据段提取６维特征矢量ｖ↓［２］。其中ｖ↓［１］＝［ｖ↓［１ａ］↑［１］ｖ↓［１ｂ］↑［１］ｖ↓［１ａ］↑［２］ｖ↓［１ｂ］↑［２］］↑［Ｔ］ｖ↓［２］＝［ｖ↓［２ａ］↑［１］ｖ↓［２ｂ］↑［１］ｖ↓［２ａ］↑［２］ｖ↓［２ｂ］↑［２］ｖ↓［２ａ］↑［３］ｖ↓［２ｂ］↑［３］］↑［Ｔ］，ｖ↓［１］，ｖ↓［２］由ＣＳＰ空间滤波器滤波后求得。利用Ｆｉｓｈｅｒ判别分析（Ｆｉｓｈｅｒｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔａｎａｌｙｓｉｓ，ＦＤＡ）对特征矢量ｖ↓［１］，ｖ↓［２］分别降维至１维矢量ｆ↓［１］，ｆ↓［２］：１）对特征ｆ↓［１］的Ｆｉｓｈｅｒ准则为：Ｇ（ｗ↓［１］）＝ｗ↓［１］↑［Ｔ］ｓ↓［ｂ１］ｗ↓［１］／ｗ↓［１］↑［Ｔ］ｓ↓［ｗ１］ｗ↓［１］ｗ↓［１］代表了投影方向，ｓ↓［ｂ１］为左右手动作类间离散度矩阵，ｓ↓［ｗ１］为总类内离散度。当Ｇ（ｗ↓［１］）取极大值时的ｗ↓［１］↑［＊］，就是将要采用的４维的ｖ↓［１］空间到一维ｆ↓［１］空间的方向。设ｍ↓［２２］为［...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李明爱，刘净瑜，王蕊，乔俊飞，郝冬梅，于建均，龚道雄，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]