EEG信号识别中可调优化Q因子小波变换的多特征融合算法

作     者：刘朕 朱炳宇 张景祥 LIU Zhen;ZHU Bing-yu;ZHANG Jing-xiang

作者机构：江南大学理学院江苏无锡214122 

出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)

年 卷 期：2022年第39卷第12期

页      面：2302-2312页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 1002[医学-临床医学] 07[理学] 100204[医学-神经病学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61772013)资助。 

主　　题：EEG信号 可调Q因子小波变换 能量香农熵比 特征选择 

摘      要：EEG信号对脑部疾病诊断具有重要意义,但其特征选择对信号识别准确率影响较大.针对这个问题,本文基于Q因子小波变换,提出一种可调优化Q因子小波变换融合多维特征的脑电信号识别(Ad-TQWT MF)算法.该算法首先根据小波分解后的子带信号定义能量香农熵比,用其作为可调Q因子小波的优化评价标准;再融合变换后信号的时域,频域和非线性特征,通过自适应特征选择方法构建特征子空间;最后在该特征子空间下对脑电信号进行识别.在BCI脑电竞赛数据集DatasetⅢ,O3VR,X11b和S4b进行了实验,实验结果表明:Ad-TQWT MF算法在LDA分类器中精度为89.2%,81.2%,83.2%和85.6%,相比于原Q因子小波变换,冗余特征减少10%~30%,相较于Haar和Db 4小波精度提高3%~5%,证明了Ad-TQWT MF算法的有效性.