Izvorni znanstveni članak
https://doi.org/10.7305/automatika.2016.07.1078
Metoda raspodijeljenog zajedničkog prostornog uzorka za klasifikaciju EEG signala sučelja mozak-računalo u jednoj procjeni
Hongyu Sun
; Shandong University of Science and Technology, 579 Qianwangang Road, 266590, Qingdao, China
Lijun Bi
; Shandong University of Science and Technology, 579 Qianwangang Road, 266590, Qingdao, China
Bisheng Chen
; Shandong University of Science and Technology, 579 Qianwangang Road, 266590, Qingdao, China
Sažetak
Metoda zajedničkog prostornog uzorka (eng. common spatial pattern, CSP) je vrlo uspješna u izračunu prostornih filtara za sučelja mozak-računalo zasnovana na motoričkoj predodžbi (eng. brain-computer interface, BCI). Međutim, konvencionalni CSP algoritam je zasnovan na jednom širokom pojasu frekvencija s lošom selektivnosti frekvencija što rezultira manjom točnošću prepoznavanja. Za rješavanje navedenog problema u ovom radu je predložen novi raspodijeljeni CSP algoritam za pronalaženje najznačajnije prostorno frekvencijske distribucije s motoričkom predodžbom, sa svojstvima fleksibilne selektivnosti frekvencije. Početna faza metode je podjela podataka na frekvencijske komponente korištenjem filtarskog sloga s konstantnom širinom pojasa. Potom, prilagođena je metoda odabira svojstava zasnovana na Bhattacharyya udaljenosti za rangiranje, odabir i evaluaciju PCSP svojstava. Zatim, PCSP svojstva se koriste za dobivanje ocjena koje reflektiraju mogućnosti klasifikacije te za klasifikaciju EEG signala. Eksperimentalni rezultati na 4 ispitanika pokazali su da PCSP metoda po performansama značajno nadmašuje druga dva postojeća pristupa zasnovana na konvencionalnom CSP-u i zajedničkom prostor-spektralnom uzorku (eng. common spatio-spectral pattern, CSSP).
Ključne riječi
podijeljeni CSP; motorička predodžba; sučelje mozak-računalo; klasifikacija u jednoj procjeni
Hrčak ID:
165491
URI
Datum izdavanja:
1.9.2016.
Posjeta: 1.470 *