[发明专利]一种单次运动想象脑电信号的辨识方法

摘要

本发明公开了一种单次运动想象脑电信号的辨识方法，该辨识方法包括以下步骤第一步建立单次运动想象脑电信号样本；第二步对第一步建立的单次运动想象脑电信号样本的协方差矩阵进行预处理；第三步改进矩阵Logistic回归算法的目标函数；第四步通过加速邻近梯度下降法对第三步改进后的目标函数进行求解，得到分类器；第五步利用第四步得到的分类器对第一步中的五个测试集进行想象右手或想象脚的分类，从而实现单次运动想象脑电信号辨识。该辨识方法可对EEG信号的非平稳性鲁棒，提高辨识精度。

主权项

一种单次运动想象脑电信号的辨识方法，其特征在于，该辨识方法包括以下步骤：第一步：建立单次运动想象脑电信号样本：实验数据源于BCI Competition III中的data set IVa，实验数据中包括五个实验对象，该五个实验对象分别记为aa、al、av、aw和ay；通过118个银/氯化银参比电极与实验对象的头皮连接，电极接收并记录实验对象的脑电信号，在0.05～200Hz带通滤波并下采样至100Hz，五阶巴特沃兹带通滤波器进行7～30Hz滤波，将在屏幕上出现指示后的0.5～2.5s的时间区间作为一次想象运动脑电信号样本；想象运动脑电信号样本中包括右手和脚两类，右手类对应的标签为+1，脚类对应的标签为‑1；右手类和脚类分别进行140次实验，每个实验对象共进行280次实验；实验对象aa所进行的第1—168次实验作为aa的训练集，第169—280次实验作为aa的测试集；实验对象al所进行的第1—224次实验作为al的训练集，第225—280次实验作为al的测试集；实验对象av所进行的第1—84次实验作为av的训练集，第85—280次实验作为av的测试集；实验对象aw所进行的第1—56次实验作为aw的训练集，第57—280次实验作为aw的测试集；实验对象ay所进行的第1—28次实验作为ay的训练集，第29—280次实验作为ay的测试集；第二步：对第一步建立的单次运动想象脑电信号样本的协方差矩阵进行预处理；所述的第二步包括以下过程：步骤201)白化处理：如式(1)所示，利用第一步确定的每个实验对象的训练集的平均协方差矩阵∑p对每个样本的协方差矩阵∑i进行白化处理：其中，表示经过白化处理的样本的协方差矩阵；表示每个实验对象的训练集的平均协方差矩阵∑p的‑1/2次方；n表示每个实验对象的训练样本总数；i表示样本的序号；步骤202)对协方差矩阵进行矩阵对数变换：将步骤201)白化处理后的协方差矩阵的凸圆锥映射到对称矩阵的向量空间，得到经过矩阵对数变换的协方差矩阵：Σ~i=logm(Σ‾i),]]>其中，表示每个样本经过矩阵对数变换后的协方差矩阵；表示对矩阵求对数；第三步：改进矩阵Logistic回归算法的目标函数；所述的第三步中，改进后的目标函数如式(2)所示：其中，W为权重矩阵，Sym(C)为CxC的对称矩阵，b为偏置项，R为实数集，n为每个实验对象的训练样本总数，e表示自然对数的底数，yi表示第i个训练样本的标签，Xi为第i个训练样本；θ表示待确定参数集，由W和b构成，θ:＝(W,b)，λ1是和非平稳性惩罚因子相关的正则化常数，λ2是和权重矩阵的迹范数相关的正则化常数，S(W)为非平稳性惩罚项，c表示1或2，其中，1表示右手类，2表示脚类，nc表示c类中的样本总数，Nc表示每个训练集中属于c类的块的个数，符号|| ||*表示求迹范数；表示矩阵的迹，Tr(WT∑c)表示矩阵WT∑c的迹，其中，上标T表示转置，表示属于c类第k个块的平均协方差矩阵，∑c表示属于c类的所有样本的平均协方差矩阵；第四步：通过加速邻近梯度下降法对第三步改进后的目标函数进行求解，得到分类器；第五步：利用第四步得到的分类器对第一步中的五个测试集进行想象右手或想象脚的分类，从而实现单次运动想象脑电信号辨识。