虚拟人引导的脑电信号重要性选择与识别
Importance selection and recognition of EEG signals guided by virtual human
天津理工大学 计算机科学与工程学院, 天津 300384
摘要
为了在缺失数据和噪声数据的脑电信号中保持较好的鲁棒性，并揭示脑电信号多通道之间相互作用关系，利用随机森林算法挑选出具有相互作用的重要通道，去除不相关和冗余的通道；利用状态空间模型描述多通道之间的内部运动规律，反映输入输出与内部状态之间的关系；采用EM算法实现状态空间模型的参数辨识作为识别特征；将提取的特征通过SE-GRU模型进行识别，增加了重要特征的权重。上述方法在公共数据集和虚拟人引导的脑电信号数据集上有效提高了分类准确率，相比不进行通道选择的方法取得了更好的效果，并通过最终训练模型实现了对虚拟人的控制。
基金项目
2019 年天津市教育科学规划院教学成果奖重点培育项目(PYGJ-015)
2019年天津市虚拟仿真实验教学项目(津教政办〔2019〕69号)
2020年天津理工大学校级教学基金资助项目(津理工教务〔2020〕15号)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0170
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 3692-3696
文章编号: 1001-3695(2021)12-030-3692-05
发布历史
[2021-12-05] 印刷出版
引用本文
杨淑莹, 郭杨杨, 田迪, 等. 虚拟人引导的脑电信号重要性选择与识别 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3692-3696. (Yang Shuying, Guo Yangyang, Tian Di, et al. Importance selection and recognition of EEG signals guided by virtual human [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3692-3696. )
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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