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        LMD算法在腦電信號(hào)特征提取中的應(yīng)用

        2015-01-13 03:13:22武警工程大學(xué)研究生管理大隊(duì)周寧城魏緒望謝佳華
        電子世界 2015年21期
        關(guān)鍵詞:腦機(jī)局域時(shí)頻

        武警工程大學(xué)研究生管理大隊(duì) 周寧城 魏緒望 謝佳華

        LMD算法在腦電信號(hào)特征提取中的應(yīng)用

        武警工程大學(xué)研究生管理大隊(duì) 周寧城 魏緒望 謝佳華

        腦機(jī)接口(Brain Computer Interfaces,BCI)是一種不依賴(lài)于外周神經(jīng)和肌肉組織,直接實(shí)現(xiàn)大腦與外部設(shè)備交互的全新的信息交換通路。局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)作為近年來(lái)新興的時(shí)頻分析方法,在處理非線(xiàn)性、非平穩(wěn)信號(hào)方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文采用LMD算法對(duì)2003年國(guó)際BCI競(jìng)賽數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)提取的特征進(jìn)行分類(lèi),驗(yàn)證了LMD算法在腦電信號(hào)的特征提取中的有效性。

        腦機(jī)接口;支持向量機(jī);局域均值分解

        1  引言

        腦電信號(hào)處理的方法種類(lèi)繁多,大體可歸納為時(shí)域分析、頻域分析和時(shí)頻分析[1]。由于時(shí)域分析只能反映出信號(hào)幅值隨時(shí)間的變化,而頻域僅反映了各頻率分量的大小,因此兩者都存在一定的局限性。時(shí)頻分析方法能夠反映出信號(hào)能量在事頻空間的變化情況,對(duì)于處理非線(xiàn)性、非平穩(wěn)的腦電信號(hào)有著顯著的優(yōu)勢(shì)。局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年來(lái)新興的時(shí)頻分析方法。本文主要采用LMD算法對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行分析處理,取得了較好的效果。

        2  LMD基本原理

        LMD是一種自適應(yīng)時(shí)頻分析算法,它將多分量信號(hào)分解為多個(gè)具有實(shí)際物理意義的乘積函數(shù)(Production Function,PF)之和,每一個(gè)PF分量都是包絡(luò)信號(hào)與調(diào)頻信號(hào)的乘積,其中,PF分量的瞬時(shí)頻率可由調(diào)頻信號(hào)求出,PF分量的瞬時(shí)幅值即為包絡(luò)信號(hào),從而得到原信號(hào)的時(shí)頻分布[2]。對(duì)于信號(hào),LMD分解過(guò)程如下:

        利用滑動(dòng)平均法對(duì)局域均值函數(shù)和局域包絡(luò)函數(shù)進(jìn)行處理,直至任何相鄰點(diǎn)的值不相等,得到局域均值函數(shù)域包絡(luò)函數(shù)。

        其中,每一階PF分量都包含著原信號(hào)的時(shí)頻特征。

        3  分類(lèi)結(jié)果

        支持向量機(jī)(SVM)是Vapnik通過(guò)總結(jié)分析統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論,在線(xiàn)性可分的情況下尋找出最優(yōu)分類(lèi)面的分類(lèi)算法[3]。從物理含義上分析,支持向量機(jī)就是通過(guò)內(nèi)積函數(shù)將輸入空間非線(xiàn)性變換到一個(gè)高維的輸出空間,在這個(gè)高維的輸出空間中尋求最優(yōu)分類(lèi)面。

        本文以第二屆年國(guó)際BCI競(jìng)賽的左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,該數(shù)據(jù)由奧地利GRAZ大學(xué)腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)中心提供,為公開(kāi)的國(guó)際權(quán)威數(shù)據(jù)。采用LMD算法求出腦電信號(hào)的各階PF分量,將前三階PF分量的能量值作為腦電信號(hào)的特征值送入SVM分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)判別,最高分類(lèi)準(zhǔn)確率達(dá)到了86.8%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,LMD能夠有效地提取腦電信號(hào)的時(shí)頻特征,在腦電信號(hào)特征提取中具有很大的應(yīng)用價(jià)值。

        [1]王新光,鄒凌,段鎖林等.腦機(jī)接口技術(shù)的研究與進(jìn)展[J].中國(guó)組織工程研究與臨床康復(fù),2008,12(39):7722-7724.

        [2]鄭佳寧.局域均值分解算法研究及其應(yīng)用[D].西安:西安電子科技大學(xué),2012.

        [3]范昕煒.支持向量機(jī)算法的研究及應(yīng)用[D].杭州:浙江大學(xué),2003.和局

        周寧城(1991—),男,武警工程大學(xué)信息與通信工程專(zhuān)業(yè)碩士研究生在讀,主要研究方向:腦機(jī)接口,信號(hào)處理。

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