脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法

被引:13
作者
吕俊
谢胜利
章晋龙
机构
[1] 华南理工大学电信学院
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
脑-机接口(BCI); 特征提取; 共同空间模式(CSP)滤波法;
D O I
暂无
中图分类号
TP334.7 [接口装置、插件];
学科分类号
摘要
在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)算法,抽取滤波后脑电信号的方差作为特征,并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与CSP不同,ASF是迭代算法,具有软判决机制,能够依据历代更新后的滤波器,自适应地降低离群点对各类特征中心计算带来的影响。采用BCI competition 2003和2005中两套数据集进行实验,结果表明:尤其是在训练样本少的情况下,相对于CSP,ASF所提取的特征分类效果更好。
引用
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共 2 条
  • [1] Locally Weighted Learning[J] . Christopher G. Atkeson,Andrew W. Moore,Stefan Schaal.Artificial Intelligence Review . 1997 (1)
  • [2] Preprocessing and meta- classification for brain-computer interfaces .2 Hammon P S,deSa V R. IEEE Trans. on Biomedical Engineering . 2007