[发明专利]基于小波变换和BP神经网络的脑电特征提取方法

摘要

本发明是脑机接口系统想象动作脑电信号特征的提取方法，特别是基于小波变换和BP神经网络的脑电特征提取方法。本发明是以想象动作思维引起的能量变化作为区分左右手想象运动的特征，按照平均功率公式分别计算出想象左右手动作从C3、C4通道获取的脑电信号(以下简称左右手C3、C4)在0～9s内所有采样点对应的平均功率。设置时间窗，对加窗段的数据进行离散二进小波变换，选取第六尺度上的逼近信号a6，作为信号特征；以BP神经网络作为分类器进行分类。本文采用离散小波变换和BP神经网络提取想象运动电位的方法有助于提高想象动作电位的信噪比和识别正确率；另外，小波变换是一种线性变换，计算速度快，适合于在线分析。

主权项

1.基于小波变换和BP神经网络的脑电特征提取方法，通过电极帽采集脑电信号，受试者进行N次想象动作试验，分别包含想象左手动作和想象右手动作试验各次；采集到的脑电信号经过放大，模数转换前置处理后传送到计算机中，并以信号电压幅值形式存储于存储器中；其特征在于，所述的N的取值范围是140～300；依次包括下列步骤：1)脑电信号预处理i)计算想象左手动作的平均功率按照平均功率公式P(j)‾=1NΣi=1Nxf(i,j)2]]>计算次想象左手动作从C3、C4通道获取的脑电信号在0～9s内所有采样点对应的平均功率PLC3、PLC4，式中为第j个脑电数据所有次试验的平均功率，N为实验次数，x_f(i，j)²为第i次第j个脑电数据；对PLC3、PLC4设置3.5～8s的时间窗；记加窗后左手C3、C4通道对应的平均功率分别为PLC3′、PLC4′；ii)计算想象右手动作的平均功率按照平均功率公式P(j)‾=1NΣi=1Nxf(i,j)2]]>，计算次想象右手动作从C3、C4通道获取的脑电信号在0～9s内所有采样点对应的平均功率PRC3、PRC4；对PRC3、PRC4设置3.5～8s的时间窗；加窗后右手C3、C4对应的平均功率分别为PRC3′、PRC4′；2)离散小波变换i)左手C3、C4的离散小波变换对左手C3、C4在加窗段内的平均功率PLC3′、PLC4′进行离散二进小波变换；选用Daubechies类db5小波，采用六层分解；ii)右手C3、C4的离散小波变换对右手C3、C4在加窗段内的平均功率PRC3′、PRC4′分别进行离散二进小波变换；同样选用Daubechies类db5小波，采用六层分解；按照公式La6＝L3a6-L4a6，Ra6＝R3a6-R4a6计算出左右手C3、C4在尺度6上的逼近信号a6的差值La6和Ra6；其中：L3a6、L4a6分别为左手C3、C4在尺度6上的逼近信号，R3a6、R4a6分别为右手C3、C4在尺度6上的逼近信号；选取La6和Ra6作为区分左右手的特征量；3)利用BP神经网络对特征量进行分类按照建立BP神经网络、对特征量进行训练、仿真的步骤来完成这一过程。