[发明专利]运动想象脑电信号特征的提取方法

权利要求书

1.运动想象脑电信号特征的提取方法，包括：

(1)采集数据

脑电信号采集系统通过受试者佩戴的电极帽，采集想象单侧手指运动的脑电信号；

(2)预处理

2a)空间滤波：采用共同平均参考的方法，将受试者电极帽上每个电极采集的脑电信号减去所有电极采集的脑电信号的均值，得到共同平均参考空间滤波后的脑电信号；

2b)基线校正：将共同平均参考空间滤波后的脑电信号减去基线，得到基线校正后的脑电信号；

2c)带通滤波：利用有限脉冲响应滤波器，对基线校正后的脑电信号进行带通滤波，得到频带为4-40Hz的脑电信号；

2d)截取信号段：利用EEGLAB软件，在带通滤波后的脑电信号中截取受试者想象单侧手指运动过程中的脑电信号段，得到预处理后的脑电信号；

(3)频域滤波

利用带通滤波器对预处理后的脑电信号滤波，得到多个等带宽、无重叠频带、依次排列的子频带脑电信号；

(4)时域分段

将每个子频带脑电信号按时间段截断，划分为多个等时间段、互不重叠、依次排列的子信号；

(5)空间滤波

采用共同空间模式方法，对时域分段后的每个子信号进行空间滤波，得到想象单侧手指运动的脑电信号特征向量；将所有特征向量中各元素依次排列，构成总特征向量；

(6)特征选择

在总特征向量中选取出与左右手运动想象任务类别间的互信息最大的元素构成最优特征向量；

(7)分类

利用朴素贝叶斯分类器，采取交叉验证方法，对最优特征向量分类，得到分类正确率。

2.根据权利要求1所述的运动想象脑电信号特征的提取方法，其特征在于：步骤2b)所述的基线为受试者想象单侧手指运动之前的200ms脑电信号。

3.根据权利要求1所述的运动想象脑电信号特征的提取方法，其特征在于：步骤(3)中所述的带通滤波器为有限脉冲响应滤波器。

4.根据权利要求1所述的运动想象脑电信号特征的提取方法，其特征在于：步骤(5)中所述的共同空间模式方法为：

第一步，估计两类运动想象脑电信号的协方差矩阵；

第二步，将两协方差矩阵同时对角化，得到其共同的广义特征向量；将该广义特征向量作为共同空间模式的映射矩阵；

第三步，将共同空间模式的映射矩阵的前m个列向量和后m个列向量构成替代的映射矩阵其中1≤m＜n/2，n为共同空间模式的映射矩阵列向量的个数；

第四步，按照下式提取区分两类运动想象的脑电信号的特征向量

f=log(diag(W‾TSSTW‾)/tr(W‾TSSTW‾))]]>

其中，f为两类运动想象脑电信号的特征向量表达；

log(·)为对数函数；

diag(·)为乘方矩阵对角元素构成的对角矩阵；

为共同空间模式的替代映射矩阵；

T代表转置符；

S为时域分段后的子信号；

tr(·)为乘方矩阵对角元素的和。

5.根据权利要求1所述的运动想象脑电信号特征的提取方法，其特征在于：步骤(6)中所述的最优特征向量元素的个数为总特征向量元素个数的一半。

6.根据权利要求1所述的运动想象脑电信号特征的提取方法，其特征在于：步骤(7)中所述的交叉验证方法是指，选择步骤(6)得到的一个脑电信号的最优特征向量作为测试数据，其余脑电信号的最优特征向量作为训练数据；分类器利用训练数据建立分类模型，将测试数据代入分类模型得到分类类别，比较分类类别与实际任务类别，得到正确分类或错误分类的结果；依次将每个脑电信号的最优特征向量作为一次测试数据，统计所有测试数据的分类结果，得到分类正确率。