一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法技术

本发明专利技术一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法，其步骤包括：①前序预处理，消除噪声对特征值的影响；②实验数据有两个类别，分别对应两种不同的思维活动，其中，6个EEG电极以头顶电极Cz分布在头皮表面，通道采样频率为256Hz；③每次实验分为三个阶段时长6秒，使用光标采集头皮的正负电位；④数据集分为训练样本和检验样本，每次实验所记录的EEG信号属于整个实验过程的信息反馈阶段；⑤由检验样本来评定算法的分类精度及性能；⑥以单次实验数据与其中两个通道信号的平均值的欧式距离分别作为特征并进行分类，是为一维的特征抽取，采用阈值进行分类；其积极效果是：简单而有效、精度高、编程容易、非常适合在实际系统中应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息、信号处理及人机接口
，具体的是。
技术介绍
对于不同的脑电信号所使用的特征提取与分类方法也是不相同的。常用的特征提取方法有FFT、相关性分析、AR参数估计、CSP、Butterworth低通滤波、遗传算法、小波变换等，其中，算法的选择与所利用的信号特征及电极位置有关。常用的分类方法主要有决策树、局部BP算法、贝叶斯分类器、MLP、支持向量机(SVM)等。这些算法的数据处理量相当大，在对一些简单、种类不多的思维任务进行分类时代价比较大，而且对基于自发脑电的脑机接口系统而言，数据量大会导致实时性不好，编程难，从而限制相应的脑机接口系统的实际应用能力。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，利用它可对两类思维任务的自发脑电信号提供实时有效、高精度的分类，为脑机接口的实际应用提供基础。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为，其特征是包括以下步骤 (1)在进行特征抽取与分类前须对原始信号进行预处理，消除噪声对特征值的影响首先针对自发脑电信号的特点构造一种零通小波，根据变换尺度参数与频率的对应关系有选择地重构某些感兴趣的尺度信号以去除噪声，这样，可较好地去除除工频干本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．　一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法，其特征在于：包括以下步骤：（１）在进行特征抽取与分类前须对原始信号进行预处理，消除噪声对特征值的影响首先针对自发脑电信号的特点构造一种零通小波，根据变换尺度参数与频率的对应关系有选择地重构某些感兴趣的尺度信号以去除噪声，这样，可较好地去除除工频干扰外的噪声信号；其次，在进行小波去噪后，再结合陷波滤波器去除５０Ｈｚ的工频干扰；这两步操作能收到较好的去噪效果；（２）实验数据来自ＢＣＩ２００３竞赛Ｉａ数据集，该数据集有两个类别，分别对应两种不同的思维活动，其中，ＥＥＧ信号属于皮层慢电位，６个ＥＥＧ电极以头顶电极Ｃｚ为参考位置并按国际１０－２０标准分布在...

【技术特征摘要】
1.一种基于阈值分析的脑电信号快速分类的方法，其特征在于包括以下步骤(1)在进行特征抽取与分类前须对原始信号进行预处理，消除噪声对特征值的影响首先针对自发脑电信号的特点构造一种零通小波，根据变换尺度参数与频率的对应关系有选择地重构某些感兴趣的尺度信号以去除噪声，这样，可较好地去除除工频干扰外的噪声信号；其次，在进行小波去噪后，再结合陷波滤波器去除50HZ的工频干扰；这两步操作能收到较好的去噪效果；(2 )实验数据来自BCI2003竞赛Ia数据集，该数据集有两个类别，分别对应两种不同的思维活动，其中，EEG信号属于皮层慢电位，6个EEG电极以头顶电极Cz为参考位置并按国际10-20标准分布在头皮表面，所有通道采样频率为256Hz ；(3)每次实验持续6秒共分为三个阶段休息阶段1秒、提示想象阶段1.5秒、信息反馈阶段3. 5秒；其中，在提示想象阶段，屏幕上会出现向上或向下的光标指示，向上的光标使试验者产生头皮负电位，向下的光标使试验者产生头皮正电位；光标的显示一直维持到信息反馈阶...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴婷，钱炳锋，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：31