基于多级特征融合的运动意向识别方法研究

摘要

针对提取的多通道EEG(脑电信号)的CSP(共空间模式)算法在空间滤波上具有很好的性能,但是CSP算法无法体现EEG信号的时域和频率特性,导致分类器的准确率不高和泛化性能不好的问题.提出了一种新的加权正则化的DTCWT(双树复小波变换)与CSP的特征提取方法(R-DTCWT-CSP),充分结合脑电信号的时-频-空域特征信息,减少冗余通道的无用的信息.在国际竞赛BCI Competitions 2008的四分类数据集上,采用多种分类器对比得到分类准确率最好的分类器,网络搜索算法进一步优化参数,最后选取准确率较好的四个分类器组合成一种投票机制的分类器对脑电信号进行分类.识别准确率最高达到94.23％,这表明方法是可行有效的.