[发明专利]一种基于独立分量分析的扫视信号样本优化方法

摘要

本发明公开了一种基于独立分量分析的扫视信号样本优化方法，该方法使用8个生物电极获取受试者上、下、左、右扫视时的眼电信号。再通过带通滤波器对原始多导联扫视眼电信号进行预处理，去除噪声干扰。使用ICA方法获取单次扫视数据在不同任务背景下的空域滤波器组；对所有扫视数据，使用ICA空域滤波器组进行空域滤波，并使用支持向量机将滤波后数据进行交叉测试；以平均识别正确率为度量准则，实现对眼动信号的样本优化。与已有技术相比，本发明的一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取与识别方法，具有识别正确率更高、鲁棒性与扩展性更强、应用前景良好等优点。

主权项

一种基于独立分量分析的扫视信号样本优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、数据准备：使用8个生物电极获取受试者上、下、左、右扫视时带有数据标签的6导联眼电信号；并将原始多导联眼电信号使用带通滤波器进行滤波，以去除噪声干扰；步骤2、ICA空域滤波器组设计：使用单次实验数据y_i(i＝1,…,N)进行ICA分析，并根据独立成份在采集电极的映射模式，自动选择扫视相关独立分量和对应的ICA滤波器，建立对应不同扫视任务背景下的ICA空域滤波器组{D_li，D_ri，D_ui，D_di}(i＝1,…,N)；步骤3、被干扰扫视信号的剔除：使用步骤(2)中所获取的ICA空域滤波器组{D_li，D_ri，D_ui，D_di}(i＝1,…,N)依次对预处理后的所有扫视数据进行空域滤波，并将滤波后的数据使用支持向量机进行10*5的交叉测试，当平均识别正确率低于预设门限时即认定该次实验数据被干扰，剔除；反之，保留。