换一批
换一批摘要脑机接口研究涉及神经科学、信号检测、信号处理、模式识别等多学科的交叉领域,因其不断增长的潜在需求、广泛的应用前景和深入的理论研究意义,正成为一个新的研究热点.面向脑机接口大赛运动想象脑电数据的基础上,深入分析了小波变换算法的应用,对小波 Mallat分解算法等通过软件方式进行了探索,在此基础上进行了专用电路实现.具体而言,在软件上实现了主成分分析(principal component analysis,PCA)算法及线性判别式分析(linear discriminant analysis,LDA)算法,获取训练样本均值矩阵、分类效果最好状态下的PCA维数及其相应的PCA投影矩阵,并确定分类时的LDA投影方向及判别阈值.在硬件上,将上述相应参数固化到加速芯片的专用存储中,以现场可编程门控为载体,实现了 Mallat分解算法,PCA和 LDA 算法并系统验证了设计正确性.三个算法专用电路模块构成了一个脑机接口系统芯片,实现运动想象脑电 EEG信号分类功能,分类准确率达到 96.4%.
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关键词
脑机接口小波变换PCA算法LDA算法脑电信号分类brain-computer interfacewavelet transformationPCA algorithmLDA algorithmEEG signal classification
分类号
R318.6
DOI
10.19816/j.cnki.10-1594/tn.2022.03.099
发布时间
2023-08-02
基金项目
国家自然科学基金
国家自然科学基金
中央高校基本科研业务费专项
中央高校基本科研业务费专项
湖北省自然科学基金
武大通识3.0课程项目
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