[1]周杰,杨国雨,徐涛. 基于空间频率与时间序列信息的多类运动想象脑电分类[J].中国医学物理学杂志,2019,36(1):81-87.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.01.016]
　ZHOU Jie,YANG Guoyu,XU Tao. Classification of multi-class motor imagery EEG data based on spatial frequency and time-series information[J].Chinese Journal of Medical Physics,2019,36(1):81-87.[doi:DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.01.016]
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 基于空间频率与时间序列信息的多类运动想象脑电分类()
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《中国医学物理学杂志》[ISSN:1005-202X/CN:44-1351/R]

卷:
36卷
期数:
2019年第1期
页码:
81-87
栏目:
医学信号处理与医学仪器
出版日期:
2019-01-25

文章信息/Info

Title:
 Classification of multi-class motor imagery EEG data based on spatial frequency and time-series information
文章编号:
1005-202X（2019）01-0081-07
作者:
 周杰; 杨国雨; 徐涛
 杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所， 浙江 杭州 310018
Author(s):
 ZHOU Jie;  YANG Guoyu;  XU Tao
 Institute of Intelligent Control and Robotics, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China
关键词:
 ; 脑电信号; 运动想象; 特征提取; 共同空间模式; 离散小波变换; 长短期记忆网络
Keywords:
 ; Keywords: electroencephalogram signal;  motor imagery;  feature extraction;  common spatial pattern;  discrete wavelet transform;  long short-term memory
分类号:
R318.04
DOI:
DOI:10.3969/j.issn.1005-202X.2019.01.016
文献标志码:
A
摘要:
 结合共同空间模式（CSP）、离散小波变换（DWT）和长短期记忆网络（LSTM）方法，提出一种基于空间频率与时间序列信息的多类运动想象脑电特征提取方法。首先利用滑动矩形窗获得时间序列脑电信号，并采用DWT从每一段脑电信号提取运动想象脑电相关的子带小波系数，其次将小波系数通过一对多CSP进一步特征提取，得到的特征作为LSTM的输入，然后对LSTM的时间序列输出在时间步上进行平均，最后使用Softmax分类器进行分类。实验结果显示，新算法取得92.23%的准确率，相比CSP特征以及结合频率或时间序列信息的CSP特征有较大提升，表明空间、频率、时间序列信息的互补性和有效性。
Abstract:
 Abstract: By combining common spatial pattern (CSP), discrete wavelet transform and long short-term memory (LSTM), a multi-class motor imagery feature extraction method based on spatial frequency and time-series information is proposed. Firstly, time-series electroencephalogram (EEG) data are obtained using a sliding rectangular window, and discrete wavelet transform is used to extract the sub-band wavelet coefficients associated with motor imagery from each EEG segment. Secondly, the further feature extraction of the wavelet coefficients is achieved by one-versus-the-rest CSP, and the obtained featuresare used as the input of LSTM. Then, the time-series output of LSTM network is averaged over time steps, and finally, Softmax classifier is used for classification. Experimental results show that the accuracy rate of the proposed algorithm is 92.23%. Compared with CSP features and CSP features with frequency or time-series information, the proposed algorithm achieves a much higher classification accuracy rate, which reveals the complementarity and effectiveness of space, frequency and time-series information.

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备注/Memo

备注/Memo:
 【收稿日期】2018-08-10
【基金项目】国家自然科学基金（61671197）；浙江省自然科学基金（LY18F030009）
【作者简介】周杰，硕士研究生，研究方向：模式识别、脑机接口及相关应用，E-mail: 1920512708@qq.com
更新日期/Last Update: 2019-01-25