基于回溯搜索优化算法的运动想象脑机接口频带选择

摘要：

在基于运动想象的脑机接口(BCI)中,特征提取是影响整个系统性能的一个关键部分.共空域模式(CSP)是一种有效的特征提取算法,它能很好地提取与事件相关去同步/同步(ERD/ERS)生理特征相关的节律信息,因而在BCI系统中得到广泛应用.然而,CSP算法的分类性能极大地依赖于EEG信号的滤波频带.一般情况下,大都采用8～ 30 Hz的带通滤波器滤波,因为这个宽带包含了产生ERD/ERS想象的mu(8 ～ 12 Hz)和beta(18 ～ 26 Hz)节律.为了更加精准的定位最佳频带,将8 ～ 30 Hz的宽带滤波细分为大小不等的子带滤波,利用回溯搜索优化算法(BSA)与CSP相结合来选择最优频带,并以分类错误率作为BSA的适应度值(即频带选择标准).使用该算法对5个受试者的实验数据进行了交叉验证分类实验.实验结果表明,最优频带的平均分类正确率比宽带(8 ～30 Hz)可高出7.91％.

关键词：脑机接口(BCI)、运动想象、共空域模式(CSP)、回溯搜索优化算法(BSA)、频带优化选择

所属期刊栏目：15

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2015-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：70-75