基于主轴动态核聚类的运动想像脑电信号识别

作     者：佘青山 昌凤玲 高发荣 罗志增 

作者机构：杭州电子科技大学智能控制与机器人研究所浙江杭州310018 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2013年第41卷第S1期

页      面：95-98页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 0836[工学-生物工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61201302 61172134) 工业控制技术国家重点实验室开放课题资助项目(ICT1215) 浙江省科技计划资助项目(2012C33075) 浙江省自然科学基金资助项目(Y1101230) 

主　　题：脑电信号 运动想像 共空间模式 深度自编码 核聚类 

摘      要：针对BCI系统中分类精度和分类速度的设计需要,提出了一种基于深度自编码降维的主轴动态核聚类分类方法.首先,采用共空间模式算法对运动想像脑电信号进行特征提取,得到6维的特征向量;然后,为了进一步降低特征向量之间的相关性和计算的复杂度,引入深度自编码降维方法将该特征向量降为2维;最后,设计了基于主轴核函数的动态聚类分类器,对BCI竞赛2008数据集Dataset1中两类模式的脑电信号进行分类,平均识别正确率达到98.29%.该方法不仅能取得较高的分类正确率,而且能降低计算复杂度,可用于BCI系统的实时控制.