《電子技術應用》
您所在的位置：首頁 > 嵌入式技術 > 設計應用 > 基于多特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的腦-機接口研究
基于多特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的腦-機接口研究
2017年電子技術應用第9期
劉光達,，王 燦,，李明佳,，孫瑞辰,，蔡 靖,，宮曉宇
吉林大學 儀器科學與電氣工程學院,，吉林 長春130061
摘要： 研究了一種基于運動想象識別的腦-機接口(BCI)系統(tǒng),，通過提取想象過程中的腦電信號（EEG）中Alpha波特征，采用多特征分類的方法,，以提高腦-機接口系統(tǒng)運動想象識別的正確率,。針對腦電信號單特征分類精確度低、耗時長等缺點,，采用自回歸模型法,、統(tǒng)計特征提取和頻域分析的方法對Alpha波提取多個特征值，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類,，對運動想象進行識別,。通過實驗驗證了其識別率較高，取得了預期的效果,，證明了多特征融合結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡運用于腦機接口系統(tǒng)的可行性,。
中圖分類號： TN98
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.171826
中文引用格式： 劉光達，王燦,，李明佳,，等. 基于多特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡的腦-機接口研究[J].電子技術應用，2017,，43(9)：72-75.
英文引用格式： Liu Guangda，Wang Can,，Li Mingjia,，et al. Research of brain-computer interface based on multi-feature integration and BP neural network[J].Application of Electronic Technique，2017,，43(9)：72-75.
Research of brain-computer interface based on multi-feature integration and BP neural network
Liu Guangda,，Wang Can，Li Mingjia,，Sun Ruichen,，Cai Jing，Gong Xiaoyu
College of Instrumentation & Electrical Engineering,，Jilin University,，Changchun 130061,，China
Abstract： This research is carried out re-designing a brain-computer interface(BCI) system based on motor imagery recognition through extracting features of Alpha wave in electroencephalography(EEG)signal during motor imagery process, using multi-feature classification method in order to increase the accuracy of classification. Aiming at the shortcomings such as low accuracy and time-consuming when one feature is adopted in the classification process, methods including AR model, statistical characteristics extraction and frequency domain analysis,etc. are taken to extract various features of Alpha wave. BP neural network is used to classify features. The system is designed to identify motor imagery and through experimental verification, it has achieved expected effect with high classification accuracy. The research proves the feasibility of brain-computer interface system combining multi-feature integration with BP neural network.
Key words : multi-feature；BP neural network,；brain-computer interface,；motor imagery；Alpha wave

0 引言

    腦電波（Electroencephalography,，EEG）信號成分復雜,，按照不同的頻段可以分為不同的波[1]。

    腦電信號中的Alpha波在人的前額葉處較明顯,，相比于其他腦電波信號節(jié)律性最明顯,，多在清醒閉目時出現(xiàn)。當人思考問題,、睜開眼睛或受到其他外界刺激時,，Alpha波消失；當又閉上眼睛時,， Alpha波又會重新出現(xiàn),，這個現(xiàn)象稱為Alpha波阻斷現(xiàn)象[2]。研究表明,，Alpha波與人的記憶,、運動及感覺活動有關[3]，這種相關性對判斷大腦的運動意圖有著重要意義,。

    利用腦-機接口(Brain-Computer Interface,，BCI)系統(tǒng)，通過對EEG信號進行采集,、預處理,、特征提取和模式分類，實現(xiàn)運動想象識別是當前研究的重點,。

    近些年,，對運動想象腦電信號的特征提取的方法主要有：自回歸模型法(AR)[4]、統(tǒng)計特征提取[5],、頻域分析法[6-7],。腦電信號的主要分類方法有線性判別式分類方法、神經(jīng)網(wǎng)絡等[8],。

    在腦電信號特征提取過程中,，利用單個特征值的模式分類會造成訓練數(shù)據(jù)量大、時間長,，甚至會影響分類精度,。所以，本研究將多種特征融合,，結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡對腦電信號中的Alpha波進行特征提取和模式分類,，具有識別正確率高的優(yōu)點,。通過對運動想象的腦電信號進行特征提取和模式分類可以判斷出想象者的運動意識，結合腦-機接口,，在肢體殘疾人士的康復治療,、輔助控制和娛樂等方面有很大的發(fā)展前景[9]。

1 腦電信號的特征提取方法及檢驗

1.1 自回歸模型法（AR）

    AR模型計算方便,，設單通道腦電信號由n個采樣點x0…xn-1的活動段組成,，根據(jù)AR模型，信號中第k個采樣值xk如式(1)所示：

    ck2-gs1.gif

式中,，ai為AR模型系數(shù),，p為模型的階數(shù)，ek為殘差白噪聲,。

    對AR模型進行參數(shù)估計的方法主要有自相關法,、改進協(xié)方差法和Burg算法等，其中Burg算法計算簡單,，產(chǎn)生的譜質量較高,。所以本研究采用Burg算法對AR模型進行參數(shù)估計，經(jīng)實驗驗證AR模型Burg法估計模型參數(shù)p=3,。

1.2 統(tǒng)計特征提取

    (1)腦電信號積分值

    設腦電信號為x(i),，數(shù)據(jù)長度為N。積分值計算如式(2)所示,，該特征表現(xiàn)了信號的集中程度,。

    ck2-gs2.gif

    (2)腦電信號均方根值

    腦電信號的均方根值如式(3)所示，該特征體現(xiàn)了信號的離散程度,。

    ck2-gs3.gif

1.3 頻域分析

    在本研究中,，選取功率譜、平均功率頻率和功率譜密度比值這幾個特征值,。

    將腦電信號看作隨機信號x(n),，有N點樣本值且能量有限，對其進行傅里葉變換得到XN(ejω),；然后再取幅值的平方并除以N,，作為x(n)的功率譜P(ejω)[10]，如式(4)所示：

ck2-gs4-5.gif

式中,，fmax表示功率譜出現(xiàn)峰值時的頻率，n表示積分范圍,。

    平均功率頻率是指在頻域范圍內計算腦電信號的平均功率頻率,，可以定量刻畫腦電信號頻譜的特征，計算公式如式(6)：

    ck2-gs6.gif

1.4 特征檢驗

    為了提高分類的正確率,，采用K-W檢驗法對提取的特征值進行檢驗,。K-W檢驗如式(7)所示：

ck2-gs7.gif

    對前后左右4個方向的600段特征值進行K-W檢驗,，檢驗的結果如表1所示。

ck2-b1.gif

    從表1中可以看出,，積分值,、均方根值和AR模型這3個特征具有較高的值，選取這3個作為特征向量送入分類器中進行分類,。

2 腦電信號的分類方法

    在提取完腦電信號的特征值之后,，BCI系統(tǒng)選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡對這些特征向量進行分類。

    本研究采用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡有4個輸入層(表示特征值個數(shù)為4),、7個隱含層,、4個輸出層(表示要分類個數(shù)為4)，如圖1所示,。

ck2-t1.gif

    三層網(wǎng)絡在神經(jīng)元有限的情況下,，能夠完成所需映射。BP網(wǎng)絡學習過程由正反向傳播組成,，輸入信號xi通過中間節(jié)點作用于輸出節(jié)點,，經(jīng)過非線性變換，最終產(chǎn)生輸出信號yk,，網(wǎng)絡訓練的樣本包含輸入向量和期望輸出,，神經(jīng)網(wǎng)絡實際輸出這兩者的偏差，通過調整輸入節(jié)點與隱層節(jié)點之間的連接權值Wji和隱層節(jié)點與輸出節(jié)點間的連接權值Wkj以及閾值來實現(xiàn),，使誤差減小,。經(jīng)過反復訓練，確定接近最小誤差時對應的神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值,，此時,，訓練結束[12]。

3 實驗及結果分析

3.1 實驗系統(tǒng)設計

    本實驗腦電采集系統(tǒng)結構如圖2所示,，采集電極采出腦電信號,，經(jīng)過放大器放大微弱的腦電信號，濾波器濾除干擾,，再經(jīng)由A/D轉換為數(shù)字信號,，通過藍牙發(fā)送到上位機進行處理。

ck2-t2.gif

3.2 實驗條件及方法

    電極位置按照Montreol法[13],，國際標準導聯(lián)10-20系統(tǒng)安放,，如圖3所示。將電極安放在受試者的前額葉上采集Alpha波,，箭頭所指為電極安放位置,，用作參考電極的耳夾夾在左右耳垂上。

ck2-t3.gif

    為保證采集數(shù)據(jù)的準確性,，本研究采用舒爾特方格法[14],，在實驗之前對受試者的注意力進行大量訓練,。

3.3 實驗過程

    實驗對象為男性青年，身體健康,，矯正后視力正常,，右利手。實驗室環(huán)境安靜,，室溫正常,。腦電采集電極使用干電極。

    在采集腦電信號實驗數(shù)據(jù)之前,，要進行Alpha波阻斷實驗,，以驗證腦電信號Alpha波采集的正確性，如圖4所示,。

ck2-t4.gif

    實驗中,，實驗對象按照如圖5所示的實驗范式進行運動想象任務。

ck2-t5.gif

    在實驗開始前的半小時,，受試者通過左右手和左右腿的實際運動來在大腦中留下實際運動的感覺,。實驗中，受試者坐在一張舒適的椅子上,，身體自然放松,，根據(jù)屏幕提示完成左手、右手,、左腿和右腿的運動想象,。

3.4 數(shù)據(jù)處理及結果

    每次運動想象的數(shù)據(jù)的時間為30 s，采樣率為512 Hz,，其原始數(shù)據(jù)（Raw data）如圖6,。

ck2-t6.gif

    先將原始數(shù)據(jù)進入帶通濾波器，濾出Alpha波,，再進入50 Hz陷波器,，濾除工頻干擾，最后小波包去噪,，讓數(shù)據(jù)更好地進行處理,。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波處理后的圖像如圖7所示。

ck2-t7.gif

    原始數(shù)據(jù)經(jīng)過濾波等處理后,，進行特征值的提取和分類訓練,。

    表2為運動想象各方向的分類準確率。

ck2-b2.gif

4 結語

    本研究創(chuàng)新性地采用多種特征結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡對腦電信號進行分析,。在提取出合適的數(shù)據(jù)段后,，最終的分類結果與單特征和線性分類器方法相比正確率較高，證明了本文的多特征融合的提取方法結合BP神經(jīng)網(wǎng)絡對處理腦電信號的可行性，為腦電信號的處理提供了一條有效路徑,。

參考文獻

[1] 張樂迪，王俊生,，常旭,，等.便攜式腦電采集器研究與設計[J].電子技術應用，2014,，40(2)：27-29.

[2] ARROYO S,，LESSER R P，GORDON B et al.Functional significance of the mu rhythm of human cortex: an eletro-physiologic study with subdural electrodes[J].Electroenceph clin Neurophysiol 1993,，87：76-87.

[3] 陳騫.基于腦電Alpha波的BCI電視遙控系統(tǒng)的設計與實驗研究[D].天津：天津大學,，2005.

[4] INOUE K，MATSUOKA S.Pattern recognition of EEG signals during right and left hand motor imagery based on AR-model[J].Clinical Neurophysiology,，2007,，118(10)：209-209.

[5] 張莉.表面肌電信號模式識別及其運動分析[D].長春：吉林大學，2013.

[6] 楊大鵬,，姜力,，趙京東，等.基于腦電信號的高智能假手控制[J].吉林大學學報(工學版),，2008(5)：1225-1230.

[7] MATTHIAS K,，PETER M.BCI competition 2003-data set Ⅱb:support vector machines for the P300 speller paradigm[J].IEEE Transactions on Biomedical Engineering，2004,，51（6）：1073-1076.

[8] 李明愛,，王蕊，郝冬梅.想象左右手運動的腦電特征提取及分類研究[J].中國生物醫(yī)學工程學報,，2009(2)：166-170,，176.

[9] 王寧，孫廣金,，劉學文.一種基于腦機接口的頭盔顯示/瞄準系統(tǒng)設計[J].電子技術應用,，2015，41(5)：149-151,，155.

[10] 楊彬.基于腦-機接口的想象運動腦電信號的分析[D].蘭州：蘭州理工大學,，2008.

[11] Ronager.Power spectrum analysis of EMG pattern in normal and diseased muscles[J].J Neurol Sci，1989,，94(1-3)：283-294.

[12] 邢進良.BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其應用[J].沙洋師范高等?？茖W校學報，2007（5）：46-49.

[13] 李穎潔,，邱意弘,，朱貽盛.腦電信號分析方法及其應用[M].北京：科學出版社，2009.

[14] 肖嬋.基于腦電波的注意力訓練研究[D].武漢：華中師范大學，2016.



作者信息：

劉光達,，王  燦,，李明佳，孫瑞辰,，蔡  靖,，宮曉宇

（吉林大學 儀器科學與電氣工程學院，吉林 長春130061）

此內容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),，未經(jīng)授權禁止轉載,。