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脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:《电子与信息学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程] R318[医药卫生—生物医学工程;医药卫生—基础医学]
  • 作者机构:[1]华南理工大学电信学院,广州510641
  • 相关基金:国家自然科学基金重点项目(U0635001)和国家自然科学基金项目(60505005,60774094)资助课题
中文摘要:

在与运动相关的脑一机接口(Brain—Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)算法,抽取滤波后脑电信号的方差作为特征,并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与CSP不同,ASF是迭代算法,具有软判决机制,能够依据历代更新后的滤波器,自适应地降低离群点对各类特征中心计算带来的影响。采用BCI competition 2003和2005中两套数据集进行实验,结果表明:尤其是在训练样本少的情况下,相对于CSP,ASF所提取的特征分类效果更好。

英文摘要:

For motor related Brain-Computer Interface (BCI), if the sample size is small, Common Spatial Patterns (CSP) algorithm is sensitive to outlier data and lacks of robustness. In this paper, an Adaptive Spatial Filter (ASF) algorithm is proposed to take filtered samples' variances as the features and seek the spatial filter to maximize the ratio of two classes' means. Unlike CSF, ASF is an iterative algorithm and have soft determination. ASF can adaptively decrease outliers' effects according to the updated filters. Using two datasets from BCI competition 2003 and 2005, the experimental results show that ASF outperforms CSP, especially when training samples are few.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
  • 地址:北京市北四环西路19号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jeit@mail.ie.ac.cn
  • 电话:010-58887066
  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24739