提出一個(gè)多頻率刺激源誘發(fā)的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位（SSVEP）腦—機(jī)接口系統(tǒng),針對時(shí)域腦電信號特征維數(shù)過多等問題,采用一種局部線性嵌入算法（LLE）對經(jīng)過預(yù)處理的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,隨著分析時(shí)間窗的增大,經(jīng)典功率譜密度分析（PSDA）與典型相關(guān)分析（CCA）等方法相比,基于LLE的非線性數(shù)據(jù)降維方法具有一定優(yōu)勢。當(dāng)時(shí)間窗為1.65s時(shí),其分類準(zhǔn)確率達(dá)92.92%,信息傳輸率達(dá)59.62 bits/min,遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其它方法。 

【文章來源】：軟件導(dǎo)刊. 2020,19(05)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

-20國際標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)位置1.2數(shù)據(jù)預(yù)處理因?qū)嶒?yàn)環(huán)境問題在實(shí)驗(yàn)過程中不可避免產(chǎn)生一些誤

軟件導(dǎo)刊2020年圖3在15Hz視覺刺激頻率下Oz電極采集的20次平均EEG及其功率譜1.3空間濾波數(shù)據(jù)預(yù)處理可有效解決系統(tǒng)誤差對實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成的影響，但是獲取的腦電信號較為微弱、能量不集中［20］，其對噪音比的增強(qiáng)受到限制。因此，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)還需通過空間濾波增強(qiáng)噪音。關(guān)于空間濾波的研究較多，但這些方法應(yīng)用在多頻率的SSVEP濾波上存在很多不足。例如PCA是建立在完全無關(guān)基礎(chǔ)上選擇最大值作為空間濾波器，但SSVEP信號與其它腦電信號具有一定關(guān)聯(lián)；共空間模式的原理是利用矩陣對角化，找到最優(yōu)的空間濾波器進(jìn)行投影，使兩類信號差異最大化，從而增強(qiáng)信噪比，但是共空間模式需事先構(gòu)造刺激和非刺激腦電片段，過程較為繁瑣；ICA方法需事先知道頻率才能選擇濾波器。結(jié)合各種因素和情況，使用電極選擇和簡單加權(quán)融合方法雖沒有達(dá)到預(yù)期最佳效果，但適用性非常廣，沒有必要根據(jù)個(gè)體差異分別選擇空間濾波器。最常用的空間融合方法是拉普拉斯融合，其原理是使用式（3）的加權(quán)系數(shù)計(jì)算中間電極信號與周圍同距電極信號的差，去除局部共同噪聲達(dá)到增強(qiáng)SSVEP信噪比的目的。W=[-14?-14?1?-14?-14?]T（3）SSVEP在枕區(qū)的響應(yīng)比其它區(qū)域更明顯，因此將Oz作為中間電極，PO3、O1、O2和PO4電極為同距電極。則經(jīng)過空間濾波的腦電信號x(t)可以由式（4）表示。x(t)=WTxˉi?i[PO3?O1?Oz?O2?PO4]（4）1.4局部線性嵌入算法2000年，Roweis&Sa［21］提出了一種局部線性嵌入算法（LocallyLinearEmbedding，LLE），該算法主要針對非線性信號的優(yōu)化問題，

第5期420-2-4U/uv00.20.40.60.811.21.41.61.82t/s（b）預(yù)處理后的腦電信號圖4預(yù)處理效果2.2時(shí)間窗長度對分類準(zhǔn)確率的影響系統(tǒng)正確輸入指令占所有輸入指令的比例稱為分類準(zhǔn)確率，是腦機(jī)接口系統(tǒng)常用的評價(jià)指標(biāo)。圖5和表1是不同時(shí)間窗下PSDA、CCA和LLE三種方法的平均分類準(zhǔn)確率。初始時(shí)間窗長度是0.25s，步長0.1，最大時(shí)間窗長度為1.6。結(jié)合圖6和表1可以看出，隨著時(shí)間窗長度的增加，3種方法的分類準(zhǔn)確率都相應(yīng)提升。當(dāng)時(shí)間窗長度小于0.6s時(shí)，基于流形學(xué)習(xí)的非線性數(shù)據(jù)降維方法（LLE）的分類準(zhǔn)確率最高，3種方法的平均分類準(zhǔn)確率差異較大。當(dāng)時(shí)間窗長度大于0.6s時(shí)，3種方法的平均分類準(zhǔn)確率相差無幾。在最大時(shí)間窗下平均分類準(zhǔn)確率最高的是基于流形學(xué)習(xí)的非線性數(shù)據(jù)降維方法（LLE）。100908070605040Accu/%0.40.60.811.21.4t/sPSDACCALLE圖5不同時(shí)間窗長度下3種算法平均分類準(zhǔn)確率變化表1不同時(shí)間窗長度下3種算法平均分類準(zhǔn)確率t/sLLE（%）PSDA（%）CCA（%）0.2573.3552.7359.140.4576.0457.4472.690.6580.4578.8279.920.8583.3382.2484.491.0587.5483.3886.031.2587.8985.4288.591.4591.9986.8889.701.6592.0589.6091.272.3時(shí)間窗長度對信息傳輸率的影響每分鐘系統(tǒng)傳輸?shù)男畔⒘慷x為信息傳輸速率（InformationTransferRate，ITR），是腦—機(jī)接口中的一個(gè)重要評價(jià)指標(biāo)。ITR的定義如式（10）和式（11）所示。B(bits/symbol)=log2(N)+P·log2(P)

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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