中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2012年
1期
75-82
,共8页
核线性判别分析%核函数%广义奇异值分解%脑机接口%特征提取
覈線性判彆分析%覈函數%廣義奇異值分解%腦機接口%特徵提取
핵선성판별분석%핵함수%엄의기이치분해%뇌궤접구%특정제취
针对脑机接口中脑电信号处理,提出了一种基于核方法和广义奇异值分解(GSVD)的广义核线性判别分析( GKLDA)方法,对两类脑电信号进行特征提取.首先在非线性核函数映射的核空间对样本做线性判别分析,针对“小样本采样问题”,采用GSVD求解一种非线性空域滤波器.算法验证中,采用BC1竞赛一数据集、竞赛二数据集Ⅳ和竞赛三数据集ⅢB中S4b等3组公开数据,以及一组自行采集的想象左右手运动的数据,同时分别与核共空间模式(KCSP)、核线性判别分析(KDA)、广义判别分析(GDA)进行对比.分类器采用Fisher线性判别分析分类器.所提出的方法针对3组公开数据,正确率分别为93％、77％、80％,自行数据正确率为97％,且优于其他几种核方法.实验结果表明,GKLDA方法是脑机接口中一种新的有效的特征提取方法.
針對腦機接口中腦電信號處理,提齣瞭一種基于覈方法和廣義奇異值分解(GSVD)的廣義覈線性判彆分析( GKLDA)方法,對兩類腦電信號進行特徵提取.首先在非線性覈函數映射的覈空間對樣本做線性判彆分析,針對“小樣本採樣問題”,採用GSVD求解一種非線性空域濾波器.算法驗證中,採用BC1競賽一數據集、競賽二數據集Ⅳ和競賽三數據集ⅢB中S4b等3組公開數據,以及一組自行採集的想象左右手運動的數據,同時分彆與覈共空間模式(KCSP)、覈線性判彆分析(KDA)、廣義判彆分析(GDA)進行對比.分類器採用Fisher線性判彆分析分類器.所提齣的方法針對3組公開數據,正確率分彆為93％、77％、80％,自行數據正確率為97％,且優于其他幾種覈方法.實驗結果錶明,GKLDA方法是腦機接口中一種新的有效的特徵提取方法.
침대뇌궤접구중뇌전신호처리,제출료일충기우핵방법화엄의기이치분해(GSVD)적엄의핵선성판별분석( GKLDA)방법,대량류뇌전신호진행특정제취.수선재비선성핵함수영사적핵공간대양본주선성판별분석,침대“소양본채양문제”,채용GSVD구해일충비선성공역려파기.산법험증중,채용BC1경새일수거집、경새이수거집Ⅳ화경새삼수거집ⅢB중S4b등3조공개수거,이급일조자행채집적상상좌우수운동적수거,동시분별여핵공공간모식(KCSP)、핵선성판별분석(KDA)、엄의판별분석(GDA)진행대비.분류기채용Fisher선성판별분석분류기.소제출적방법침대3조공개수거,정학솔분별위93％、77％、80％,자행수거정학솔위97％,차우우기타궤충핵방법.실험결과표명,GKLDA방법시뇌궤접구중일충신적유효적특정제취방법.
