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计量学报  2022, Vol. 43 Issue (10): 1341-1347    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.10.15
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基于GST-ECNN的运动想象脑电信号识别方法
金海龙,邬霞,樊凤杰,王金萍
燕山大学 河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
Motor Imagery EEG Signal Recognition Method Based on GST-ECNN
JIN Hai-long,WU Xia,FAN Feng-jie,WANG Jin-ping
Measurement Technology and Instrumentation Key Lab of Hebei Province, Yanshan University,Qinhuangdao,Hebei 066004, China
全文: PDF (88806 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在对脑电信号的解码研究中,存在着现有时频分析方法对高频信号处理能力有限,多通道信号信息冗余,常用卷积神经网络分类器ReLU激活函数受学习速率的影响较大,对不同层采用相同的正则化很难获得满意结果等问题。为此,提出了一种基于广义S变换特征提取和增强卷积神经网络分类相结合的方法,同时提出一种结合Relief算法和向前选择搜索策略的包裹式方法进行通道选择。结果表明,提出的方法利用较少的信号通道,具有更强的特征提取和分类的能力,在第Ⅳ届BCI的数据集I上取得最高98.44±1.5%的分类准确率,高于其他现有算法。该方法良好的分类性能不仅减少了计算消耗,也有效提高了分类准确率,对脑电信号特征提取和分类具有一定的参考意义。
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作者相关文章
金海龙
邬霞
樊凤杰
王金萍
关键词 计量学脑电信号运动想象广义S变换增强卷积神经网络包裹式通道选择脑-机接口    
Abstract:In the research on the decoding of EEG signals, there are existing time-frequency analysis methods that have limited high-frequency signal processing capabilities, multi-channel signal information redundancy, and the ReLU activation function of the commonly used convolutional neural network classifier is greatly affected by the learning rate. It is difficult to obtain satisfactory results with the same regularization for different layers. To solve the above problems, a method based on the combination of generalized S-transform feature extraction and enhanced convolutional neural network classification is proposed. At the same time, a wrapping method combining Relief algorithm and forward selection search strategy is proposed for channel selection. The results show that the proposed method uses less signal channels and achieves better ability of feature extraction and classification. The highest classification accuracy of 98.44±1.5% is obtained in the fourth BCI dataset I, which is higher than other existing algorithms. The good classification performance of this study not only reduces the calculation consumption, also effectively improves the classification accuracy, which has a certain reference significance for EEG feature extraction and classification.
Key wordsmetrology;EEG signal    motor imagery    generalized S transform;enhanced convolutional neural network    wrapped channel selection    brain-computer interface
收稿日期: 2021-09-24      发布日期: 2022-10-14
PACS:  TB99  
  TB973  
基金资助:国家自然科学基金(61201111);中央引导地方科技发展资金(226Z5001G)
通讯作者: 樊凤杰(1977-),女,河北秦皇岛人,燕山大学副教授,主要从事数据挖掘及模式识别、脑电信号分析与处理等方面的研究。Email:ffj@ysu.edu.cn     E-mail: ffjmz@126.com
作者简介: 金海龙(1966-),男,黑龙江海林人,燕山大学教授,主要从事脑-机接口、智能康复等方面的研究。Email:hljin@ysu.edu.cn
引用本文:   
金海龙,邬霞,樊凤杰,王金萍. 基于GST-ECNN的运动想象脑电信号识别方法[J]. 计量学报, 2022, 43(10): 1341-1347.
JIN Hai-long,WU Xia,FAN Feng-jie,WANG Jin-ping. Motor Imagery EEG Signal Recognition Method Based on GST-ECNN. Acta Metrologica Sinica, 2022, 43(10): 1341-1347.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2022.10.15     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2022/V43/I10/1341
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