基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法。首先，采集脑电信号，并对信号进行预处理，包括带通滤波和ICA分析。然后，将脑电信号分别在时域和频域应用滑动窗口和滤波器组进行切分，获得两组子序列，并应用共空间模式算法提取特征，得到初始特征集合。接着，采用皮尔逊相关系数分析和费舍尔比两种特征选择算法对原始特征进行筛选，去除冗余和无效特征。随后，应用判别相关分析对筛选后的特征进行融合，以获得最终的高度区分的特征。最后，采用支持向量机对特征进行分类，测试分类效果。本发明专利技术通过特征融合获得了高度区分的特征。这样可以极大地减少特征的分散度，便于后续的特征分析，并为脑机接口分类的研究提供了新思路。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物科学与人工智能交叉的脑机接口，涉及一种基于运动想象范式的脑电信号分类特征提取和分类方法，具体指一种基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法。

技术介绍

1、脑机接口系统是一种新型系统，通过人脑进行通信和控制。它允许我们通过使用仅由大脑活动产生的控制信号来与外界环境或者机械设备进行交互，而不依赖常规的大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)。这项技术已经在运动辅助和替代中获得广泛应用。据报道，由于机能老化、意外或疾病导致的肢体运动功能障碍的人群正在逐年上涨。肢体的不便严重影响了这些人的日常生活。成功地开发和应用脑机接口系统以替代残障的肢体可以有效地帮助患者摆脱生活的困扰。此外，高精度的脑机接口系统的开发可以赋予人类超越常人的耐力、速度、精度和效率，提高生产效率。

2、人和动物的大脑，特别是皮层细胞，存在着频繁的自发电活动，无需任何外界刺激。从脑电极记录到的电位是对脑部大量神经元活动的反应，低至微伏级。这种电活动的电位随时间波动，称为脑电波(electroencephalogram,eeg)。在所有可以监测以反映大脑活动的信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，所述步骤S1中脑电信号的采集方法为：在受试者根据范式完成规定动作的想象任务时，同时使用同步盒同步采集脑电信号，并记录每个动作的开始点和结束点。

3.根据权利要求1所述的基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，所述步骤S1中，脑电信号的预处理方法为：进行降噪处理，包括带通滤波和ICA独立成分分析，然后对降噪处理后的脑电信号进行分段，进而提取出在运动想象时的脑电信号变化。

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【技术特征摘要】

1.一种基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，所述步骤s1中脑电信号的采集方法为：在受试者根据范式完成规定动作的想象任务时，同时使用同步盒同步采集脑电信号，并记录每个动作的开始点和结束点。

3.根据权利要求1所述的基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，所述步骤s1中，脑电信号的预处理方法为：进行降噪处理，包括带通滤波和ica独立成分分析，然后对降噪处理后的脑电信号进行分段，进而提取出在运动想象时的脑电信号变化。

4.根据权利要求1所述的基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，所述步骤s1中，脑电信号的采集通道基于国际10/20模板系统，包括：f1～f6,fc1～fc6,c1～c6以及cz共20个通道。

5.根据权利要求1所述的基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，其特征在于，所述步骤s2中，将预处理后的脑电信号进行频域拆分的方法为：使用一组五阶的切比雪夫带通滤波器进行滤波，得到频域拆分后的一组脑电数据。

6.根据权利要求1所述的基于信息融合的运动想象脑机接口时频组合优化方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：席旭刚，吕晨阳，汪婷，吕忠，王俊宏，佘青山，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：

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