多通道三维视觉指导运动想象脑电信号特征选择算法

摘要: 针对基于三维视觉指导的运动想象脑机接口多通道冗余信息较多、分类准确率差的问题，提出了一种基于小波包分解（WPD—共空间滤波（CSP）—自适应差分进化（ADE）的模式脑电信号特征提取与选择分类方法。首先，对采集的多通道运动想象脑电信号进行WPD变化，划分出精细的子频带；然后，分别将WPD变换后的每个子空间作为CSP的输入，得到对应的特征向量；最后，使用ADE算法对特征向量进行选择，选择出用于分类的最佳特征子集。采用WPD-CSP-ADE模式进行特征提取与选择，较经典的WPD-CSP方法在分类正确率、特征个数方面有着更好的表现。同时，所提算法分类性能明显优于遗传算法、粒子群算法。实验结果表明，WPD-CSP-ADE方法能够有效地提高分类正确率，同时减少了用于分类的特征个数。