改进CSP算法的联合特征优化法

作     者：张学军 黄婉露 黄丽亚 成谢锋 ZHANG Xue-jun;HUANG Wan-lu;HUANG Li-ya;CHENG Xie-feng

作者机构：南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210023 南京邮电大学射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室江苏南京210023 

基　　金：国家自然科学基金(61271334) 

出 版 物：《信号处理》 (Journal of Signal Processing)

年 卷 期：2018年第34卷第8期

页      码：897-910页

摘      要：传统的公共空间模式分解需要大量输入通道、缺乏频域信息,文章分别从改进CSP滤波器、构建关于CSP的联合特征、优化识别过程三个方面完善CSP算法的不足。首先,提出基于S变换的公共空间滤波器成分选择算法--CSPS。并将CSPS与EMD、EEMD、双谱分析结合,构建EMD-CSPS、EEMD-CSPS、双谱-CSPS三种联合特征并比较判别效果。最后,使用优化后的联合特征,一方面,对支持向量机惩罚因子和内核参数进行优化,确定惩罚因子最优取值范围和最具分类稳定性的内核函数;另一方面,分别采用支持向量机和线性判别分析进行特征识别与比较。文章设计了左右手想象运动思维任务实验,获取实验数据集,并结合BCI竞赛数据集,从分类正确率和响应时间两个指标出发,分析各优化方法有效性。结果表明:采用S变换优化后的双谱-CSPS特征在LDA分类器下,获得较高的分类正确率和较低的系统建模时间。

主 题 词：脑电信号 运动想象 特征提取 联合特征优化 公共空间模式算法 

学科分类：0831[工学-公安技术类] 08[工学] 0836[0836] 

核心收录：

D　O　I：10.16798/j.issn.1003-0530.2018.08.003

馆 藏 号：203333175...