專利名稱：一種視覺p300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法
技術領域：
本發(fā)明涉及計算機數(shù)據(jù)處理領域，特別是一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法。
背景技術：
腦機接口(BCI:Brain-Computer-1nterface)是一種新型的人機交互裝置，它通過把從人腦采集的腦電信號轉化成控制命令實現(xiàn)人類不依賴聲音或者肢體等對電腦設備的直接控制，從而建立了一個獨立于人腦和電腦設備進行交流控制的通道，腦-機接口可以有效的幫助殘疾人尤其是那些喪失了肢體運動功能但是能夠正常思維的殘障人士與外界交流。腦機接口的研究涉及神經(jīng)科學、信號檢測、信號處理、模式識別和控制實現(xiàn)等多個領域，是一個交叉學科。目前，腦機接口的應用已由醫(yī)療康復領域迅速擴展到社會生活的諸多方面，在身份驗證、加密、軍事、娛樂、機器控制領域均有應用，因而受到了越來越多研究者和機構的重視，成為近幾年的研究熱點之一。P300波是一種常見的用于腦機接口的腦電信號。P300波是時間相關電位ERP(EventRelatedPotential)的一種，其峰值一般出現(xiàn)在事件發(fā)生后的300ms左右，故被稱為P300波。研究表明，相關事件出現(xiàn)概率越小，所引起的P300電位越顯著。在BCI系統(tǒng)中，一般用P300Speller實驗范式產(chǎn)生P300波。P300Speller實驗范式最早由Farwell和Donchin在1988年提出，是一種常用的傳統(tǒng)BCI范式。P300Speller實驗的任務刺激模式如

圖1所示，在計算機屏幕上顯示6X6的虛擬字符閃爍矩陣，受試者被要求注視想要選擇的目標字符，字符矩陣的行或列隨機的閃爍(高亮顯示)，每個行或列的閃爍對應一次視覺刺激，只有目標字符對應的行或列閃爍時 對應了一次靶刺激，該靶刺激會在頭皮的腦電中誘發(fā)出P300成分。因此在12個行列各隨機閃爍一次后，可以根據(jù)P300 —般出現(xiàn)在目標刺激產(chǎn)生后的300ms的特性檢測出目標刺激所在的行列，目標行列在虛擬字符閃爍矩陣中的交點即為目標字符所在的位置。P300Speller實驗范式中的刺激產(chǎn)生原理基于Oddball實驗范式。在P300Speller實驗范式中，為了滿足Oddball范式的要求，每個行列刺激閃爍的持續(xù)時間以及相鄰兩次閃爍間隔時間都是小于300ms的，而一般的BCI系統(tǒng)在分析每個刺激后的腦波信號時都會截取該刺激產(chǎn)生后大于600ms的腦電以保證覆蓋刺激發(fā)生后300ms左右的信號，這就導致了相鄰的刺激截取的腦電信號之間會有部分重疊，信號重疊可能會使特征向量變成冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)，對BCI系統(tǒng)的性能產(chǎn)生重大的影響，這是一直沒有被研究者解決的問題之
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發(fā)明內容
發(fā)明目的:本發(fā)明所要解決的技術問題是針對現(xiàn)有技術的不足，提供一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法。為了解決上述技術問題，本發(fā)明公開了一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，所述方法包括以下步驟:步驟一:使用傳統(tǒng)視覺P300-Speller BCI系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集獲得訓練集，對訓練集中的數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取。步驟二:計算向量夾角閾值Cltoestold:分別計算訓練集中所有正類數(shù)據(jù)均值Hi1和所有負類數(shù)據(jù)均值Hi2Jfm1和叫帶入向量夾角計算公式獲得正負數(shù)據(jù)均值的夾角，作為夾角閾值Ct
hreshold °步驟三:從訓練集中選取可能為噪聲數(shù)據(jù)或冗余數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，并計算相應的向量夾角:從訓練集中選取每一次字符拼寫中與目標行列刺激相鄰的行列刺激對應的數(shù)據(jù)，根據(jù)夾角計算公式計算該數(shù)據(jù)和與其相鄰的目標行列刺激對應的數(shù)據(jù)之間的夾角C ；步驟四:剔除冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù):對于步驟三中選取的數(shù)據(jù)集中的每一個數(shù)據(jù)，設為Xi，如果數(shù)據(jù)Xi相應的向量夾角C小于步驟二中計算的向量夾角閾值CThr_ld，則判定數(shù)據(jù)Xi為噪聲數(shù)據(jù)或冗余數(shù)據(jù)，從訓練數(shù)據(jù)集中剔除該數(shù)據(jù)Xi。數(shù)據(jù)采集之后對其進行降采樣、濾波、數(shù)據(jù)截取等預處理操作。所述的數(shù)據(jù)預處理操作包括信號分割、帶通濾波和降采樣。信號分割截取每次刺激產(chǎn)生后667ms內的信號，帶通濾波的濾波區(qū)間是0.1Hz 20Hz，降采樣信號至20Hz。所述的特征提取把每個數(shù)據(jù)中使用的導聯(lián)對應的特征向量連接成一個向量，作為數(shù)據(jù)的特征向量。步驟二所述的正負數(shù)據(jù)集的均值向量Hi1和m2分別為:
權利要求
1.種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟一:使用視覺P300-Speller腦-機系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)采集獲得訓練集，對訓練集中的數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取； 步驟二:計算向量夾角閾值CThrestold:分別計算訓練集中所有正類數(shù)據(jù)均值Hl1和所有負類數(shù)據(jù)均值m2，將Hl1和m2帶入向量夾角計算公式獲得正負數(shù)據(jù)均值的夾角，作為夾角閾值^Threshold步驟三:從訓練集中選取數(shù)據(jù)，并計算其中每個數(shù)據(jù)對應的向量夾角C:從訓練集中選取每一次字符拼寫中與目標行列刺激相鄰的行列刺激對應的數(shù)據(jù)，設選取數(shù)據(jù)為Xi，根據(jù)夾角計算公式計算數(shù)據(jù)Xi和與數(shù)據(jù)Xi相鄰的目標行列刺激對應的數(shù)據(jù)\之間的向量夾角c； 步驟四:剔除冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù):對于步驟三中選取的數(shù)據(jù)集中的每一個數(shù)據(jù)，設為Xi，如果數(shù)據(jù)Xi相應的向量夾角c小于步驟二中計算的向量夾角閾值Cltostold，則判定該數(shù)據(jù)為噪聲數(shù)據(jù)或冗余數(shù)據(jù)，從訓練數(shù)據(jù)集中剔除該數(shù)據(jù)Xi。
2.據(jù)權利要求1所述的一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，所述的數(shù)據(jù)預處理包括信號分割、帶通濾波和降采樣；信號分割截取每次刺激產(chǎn)生后667ms內的信號，帶通濾波的濾波區(qū)間是0.1Hz 20Hz，降采樣信號至20Hz。
3.據(jù)權利要求2所述的一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，所述特征提取為把每個數(shù)據(jù)中使用的導聯(lián)對應的特征點連接成一個向量，作為數(shù)據(jù)的特征向量。
4.據(jù)權利要求3所述的一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，步驟二所述的正類數(shù)據(jù)均值Hl1和所有負類數(shù)據(jù)均值m2分別采用如下公式計算:
5.據(jù)權利要求4所述的一種視覺Ρ300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，所述向量夾角計算公式是對向量之間的余弦值求反余弦，夾角閾值Cltestold為:
6.據(jù)權利要求5所述的一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，步驟三所述目標行列刺激對應的數(shù)據(jù)Xi和與該目標刺激相鄰的行列刺激對應的數(shù)據(jù)Xj之間的向量夾角C采用如下公式計算:
全文摘要
本發(fā)明公開了一種視覺P300腦-機接口系統(tǒng)數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，包括以下步驟步驟一數(shù)據(jù)的采集與預處理；步驟二計算向量夾角閾值CThreshold分別計算訓練集中正負數(shù)據(jù)集的均值向量m1和m2，將m1和m2帶入夾角計算公式獲得正負數(shù)據(jù)均值向量間的夾角，作為向量夾角閾值CThreshold；步驟三從訓練集中選取可能為噪聲數(shù)據(jù)和冗余數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，并計算相應的向量夾角；步驟四剔除冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)。本發(fā)明優(yōu)點是實現(xiàn)了對視覺P300腦-機接口訓練集中大量冗余數(shù)據(jù)和噪聲數(shù)據(jù)的有效剔除。
文檔編號G06F19/00GK103093089SQ20131000908
公開日2013年5月8日 申請日期2013年1月10日 優(yōu)先權日2013年1月10日
發(fā)明者申富饒, 徐國強, 趙金熙, 周志華 申請人:南京大學