特征提取对通道选择方法的影响研究

张绍荣; 赵紫宁; 莫云; 莫禾胜; 李智

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特征提取对通道选择方法的影响研究

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通道选择可以有效地去除冗余信息,减少特征维数,避免维数灾难和过拟合,因此在运动想象脑电(EEG)信号解码中非常重要。现有的文献主要研究通道选择方法的改进,忽略了不同特征对通道选择方法的影响。主要研究特征提取对通道选择方法的影响。首先,对预处理之后的EEG信号提取方差、自回归(AR)系数、带通功率和小波包能量4种特征,研究单一特征中哪个特征对通道选择方法最有效。另外,计算4种特征的融合特征,研究单一特征和融合特征哪个对通道选择最有效。采用一个公开的脑机接口(BCI)竞赛数据集进行实验,研究不同特征提取方法在Fisher判别准则(FDC)、基于支持向量机的递归通道剔除(SVM-RCE)、最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)和组LASSO(gLASSO)4种通道选择方法中的分类结果。实验结果表明,在单一特征中,小波包能量获得了较好的分类结果,其中在SVM-RCE通道选择方法中获得了76.15%的最高平均分类准确率。融合特征的分类结果均优于单一特征,其中在gLASSO通道选择方法中获得了78.6%的最高平均分类准确率。融合特征更能表征复杂的脑电成分,形成信息互补,对脑电任务的分类识别更有效。

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来源
《国外电子测量技术》 |2020年第9期|1-6|共6页
作者
张绍荣; 赵紫宁; 莫云; 莫禾胜; 李智;
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作者单位

桂林航天工业学院电子信息与自动化学院;

桂林电子科技大学电子工程与自动化学院;

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正文语种 chi
中图分类医药卫生器械;生物医学工程;
关键词
EEG信号; 特征提取; 通道选择; 融合特征;

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