[发明专利]一种脑电信号识别方法

说明书

本发明公开了一种脑电信号识别方法,首先采集脑电信号，采集到的数据分为两类，包括训练集与测试集；脑电信号的采集采用P300脑机接口进行采集，采集时，通过测量人在看到相应字符时的脑电信号作为数据来源；脑电信号预处理；采集优先信号通道；搭建生成对抗网路，通过生成的对抗网络对脑电信号进行分析识别。通过采用本方法，解决了脑电P300信号识别率低的问题，解决了信号识别鲁棒性低的问题。

技术领域

本发明涉及脑电信号技术领域，特别是涉及一种脑电信号识别方法。

背景技术

大脑是人体中高级神经活动的中枢，拥有着数以亿计的神经元，并通过相互连接来传递和处理人体信息。脑电信号按其产生的方式可分为诱发脑电信号和自发脑电信号。P300事件相关电位是诱发脑电信号的一种，它作为一种内源性成分，不受刺激物理特性影响，与知觉或认知心理活动有关，与注意、记忆、智能等加工过程密切相关。睡眠过程中采集的脑电信号，属于自发型的脑电信号。自发型的睡眠脑电信号能够反映身体状态的自身变化，也是评估睡眠质量、诊断和治疗睡眠相关疾病的重要辅助工具。

现有的脑电检测方法存在识别率低下，准确度低，且识别速度慢的问题。

发明内容

本发明的发明目的在于：针对上述存在的问题，提供一种脑电信号识别方法，解决了脑电P300信号识别率低的问题，解决了信号识别鲁棒性低的问题。

本发明采用的具体技术方案如下：

一种脑电信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.采集脑电信号，采集到的数据分为两类，包括训练集与测试集；脑电信号的采集采用P300脑机接口进行采集，采集时，通过测量人在看到相应字符时的脑电信号作为数据来源；对于每个字符而言受试者会被测试若干轮，每轮会闪烁12次，12次中有2次会刺激受试者产生P300脑电信号。每一轮测量中中行列均会闪烁一次，把行分为A类，列分为B类；通过分析已知12个字符来确定若干名受试者出现P300脑电信号的时间范围，图形表示为一轮闪烁中，六个行以及六个列的波形图，找出出现P300脑电信号的300-500ms内的概率最高的行和列。

S2.脑电信号预处理；在所述步骤S2中，信号预处理包括以下步骤：

S2.1、P300脑机接口采集到的数据有3000多个连续采样值，首先剔除前250个无意义数据，

S2.2、对于数据的处理我们采用阶数为8的低通滤波；

S2.3、将各个通道的数据进行归一化处理，形成20个通道的波形图；

S2.4、将20个通道的波形进行叠加平均的处理，得到一张波形图。

S3.采集优先信号通道；最优通道的选择采用皮尔逊相关系数来研究每个被试的各个通道之间线性相关程度，定义如式所示：

其中，x，y互为两两不相同的通道。使用训练数据集，将数据代入公式得到被所有通道间的相关系数；并采用热力图对相关关系进行标注并找出相关性。

S4.搭建生成对抗网路，通过生成的对抗网络对脑电信号进行分析识别。在步骤是S4中，生成对抗网络包括监督分类模型、无监督判别模型和生成模型，所述生成模型用于生成伪数据，所述有监督分类模型、无监督判别模型共享隐含层的权值；所述隐含层包括3个全连接层，所述个层之间通过relu函数进行激活。所述生成模型的输出结果和训练数据的格式相同，所述生成模型的隐含层由两个全连接层组成，两个全连接层神经元个数均为600。

对模型进行初始化，参数初始化方法为标准化的kaiming初始化，对模型进行迭代训练，迭代训练包括以下步骤：

A.使用标签样本单独训练有监督分类模型；