多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法
Feature selection algorithm for 3D visual guidance multi-channel motor imagery
重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065
摘要
针对基于三维视觉指导的运动想象脑机接口多通道冗余信息较多、分类准确率差的问题，提出了一种基于小波包分解（WPD）—共空间滤波（CSP）—自适应差分进化（ADE）的模式脑电信号特征提取与选择分类方法。首先，对采集的多通道运动想象脑电信号进行WPD变化，划分出精细的子频带；然后，分别将WPD变换后的每个子空间作为CSP的输入，得到对应的特征向量；最后，使用ADE算法对特征向量进行选择，选择出用于分类的最佳特征子集。采用WPD-CSP-ADE模式进行特征提取与选择，较经典的WPD-CSP方法在分类正确率、特征个数方面有着更好的表现。同时，所提算法分类性能明显优于遗传算法、粒子群算法。实验结果表明，WPD-CSP-ADE方法能够有效地提高分类正确率，同时减少了用于分类的特征个数。
基金项目
重庆市科委基础与前沿研究计划项目(cstc2014jcyjA40039)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.08.0630
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 794-798
文章编号: 1001-3695(2020)03-033-0794-05
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
胡敏, 王志强, 黄宏程, 等. 多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 794-798. (Hu Min, Wang Zhiqiang, Huang Hongcheng, et al. Feature selection algorithm for 3D visual guidance multi-channel motor imagery [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 794-798. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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