本文最终的目标是实现脑电信号分类的控制应用,总体思路为设计一个GUI界面,界面应实现数据的导入、脑电信号显示、主成分分析提取特征值、LM算法信号分类、文本框动态显示分类方向以及蓝牙串口传递控制指令等,图5所示为设计的GUI交互界面。 操作顺序如下: (1)点击“打开训练数据”按钮,在计算机中选择处理好的训练数据导入。
脑电信号的分类算法主要包括线性分类算法、非线性分类算法和深度学习分类算法等。线性分类算法主要是基于线性假设,将数据映射到高维空间中进行分类。常用的线性分类方法包括线性判别分析(LDA)、支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)等。非线性分类算法主要是针对非线性数据进行分类,常用的非线性分类方法包括决策树、随机森林、神...
二、脑电信号的分类算法 脑电信号的分类算法是将特征向量与相应的类别标签关联在一起的过程。通过这个过程,我们可以根据脑电信号的特征,将其自动地分类到不同的类别中,比如注意力、精神疾病、认知负荷等。常用的分类算法包括K-近邻算法、支持向量机算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法和神经网络。 1. K-近邻算法 K-...
域对抗分类模型(Epilepsy Domain Adversarial Neural Network,EDANN)主要包含三个模块:编码模块,域判别模块,类判别模块。编码模块可以提取脑电信号的特征,域鉴别器主要用于确定是否一对SEEG片段来至于同一位患者,可以通过梯度逆转层(Gradient Reversal Layer,GRL)模块以对抗性方式对域鉴别器进行优化。 它确保了网络无法基...
针对前额单通道脑电信号特征提取能力不足,导致疲劳检测精度降低的问题,本文提出一种基于有监督对比学习的疲劳特征提取及分类算法。首先,通过经典模态分解对原始信号进行滤波,提高信噪比;其次,考虑到一维信号在信息表达上的局限性,利用有重叠采样将信号转换为二维结构,同时表达信号短期内和长期间变化;由深度可分离卷积构建特...
针对两种不同程度的警觉度(清醒和睡眠),采用公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)算法对所采集到的脑电数据进行特征提取,用基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)对提取的特征进行分类,通过网格搜索法获得最优参数。与频带能量作为特征的已有方法相比,该算法测试准确率较高,能够达到较好的识别效果。
在脑机接口技术中,脑电信号(EEG)是一种被广泛应用的方法。脑电信号是指记录在头皮上的神经元活动的电信号。这些信号提供了关于大脑功能的信息,包括注意力、认知、情绪、意识等。为了更好地利用脑电信号,科学家开发了脑电信号分类算法。 脑电信号分类算法主要用于处理挑战性问题,例如识别认知任务和区分脑电活动与...
1、脑电信号分类算法的原理 基于神经网络的脑电信号分类算法利用神经网络对信息进行处理和分析,通过训练神经网络来实现对脑电信号的分类。其主要流程如下: 首先,收集脑电信号数据。然后,利用相应的数据处理技术对数据进行预处理和特征提取。接着,利用神经网络对经过处理的数据进行分类。最后,根据分类结果进行相应的后续处...
本文的模型可以分为两个部分,一是解码人类大脑活动,即学习脑电信号的视觉分类表示;二是自动视觉分类,即利用学习到的脑电信号特征进行网络训练实现图像分类。首先,考虑到提取脑电特征时信息丢失的问题,通过在StackCNN网络中加入K-max池化方...
基于迁移学习的运动想象脑电信号分类算法研究 脑机接口(brain-computer interface,BCI)能够不依赖于外周神经和肌肉组织,实现人脑对外界设备的直接控制,被广泛应用于医疗康复,教育,智能家居等领域.脑电图(electroen... 杨飞宇,控制工程 被引量: 0发表: 0年 黎曼流形切平面空间中运动想象脑电信号的迁移学习 针对运动...