[發明專利]一種基于集成支持向量機的P300拼寫器的訓練集擴展方法

在審

• 申請號: 201710319613.5
• 申請日: 2017-05-09
• 公開（公告）號: CN107168533A
• 公開（公告）日: 2017-09-15
• 發明（設計）人: 李奇;高寧;武巖;楊菁菁;史凱陽;李修軍;韓成;陳純毅
• 申請（專利權）人: 長春理工大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/62
• 代理公司: 吉林長春新紀元專利代理有限責任公司22100
• 代理人: 王薇

技術領域

本發明涉及一種集成支持向量機的訓練集擴展方法，具體為一種基于集成支持向量機的P300拼寫器的訓練集擴展方法。

背景技術

腦機接口（Brain Computer Interface，BCI）是在人腦和計算機或其他電子設備之間建立不依賴與常規的大腦信息輸出通路（外周神經和肌肉組織）的全新對外信息交流和控制的通信系統。腦機接口是一種新穎的人機接口系統，其研究具有重要意義：第一，可以為大腦功能健全但身體其他部分運動功能有障礙的人（如肌萎縮側索硬化癥患者）提供一種新的與外界交流的方式，隨著腦機接口技術的發展，將會促進康復醫學領域向更高的層次發展。第二，隨著當前世界各國老齡化趨勢的加劇，腦機接口技術將為老年人提供生活上的便利。第三，腦機接口技術的產生，為在高危環境下（如外太空等）工作的人們提供了一種新的控制設備的方式，提高了安全保障。另外，腦機接口技術的發展將會推動大腦認知模式以及大腦傳遞信息時腦區的活躍程度的研究，對進一步研究人類大腦提供了新的方法。

基于P300的拼寫器腦機接口系統是目前應用最廣泛的腦機接口系統之一。由于其對硬件的要求比較低，誘發的范式比較簡單，電位的時域特征明顯，并且被試在使用前無需進行大量的訓練等優勢獲得了良好的效果，具有廣闊的應用前景。由于腦電信號非常微弱，且非常容易受到外界環境的干擾，通常我們要將靶刺激疊加平均多次才能得到穩定的P300電位。經實驗驗證，在傳統的P300拼寫器腦機接口系統中，疊加15輪之后，字符識別的正確率僅有75%左右。字符傳輸率和字符識別率過低成為該腦機接口系統廣泛應用于日常生活中的障礙。

Kaufman等人在2011年發現人在觀察一個熟悉人臉時在F3、F4電極位置記錄到了一個明顯的特征波形，被稱為N400；金晶等人將這個發現運用到了基于P300的腦機接口刺激誘發范式上，將傳統的P300腦機接口系統改為了基于名人熟悉人臉的P300拼寫器腦機接口系統，即將字符的高亮變為了轉換成熟悉人臉。經實驗驗證，該P300拼寫器腦機接口系統的分類識別正確率在某些被試中高達91%，取得了較好的效果。

支持向量機作為腦機接口系統的分類算法已經被研究者廣泛使用，它在解決非線性和高維模式識別問題中表現出許多特有的優勢，并在很大程度上克服了“維數災難”和“過學習”等問題。作為一種監督式學習算法，支持向量機需要大量樣本進行訓練才能保證系統的分類效果，這需要使用者在使用前花費很長時間來獲取訓練集樣本。然而，長時間的腦電數據樣本的獲取將使使用者的情緒和身體狀況等諸多因素發生變化，降低了腦電數據質量，影響了數據的可靠性，從而導致系統的分類性能下降。因此，通過擴展在較短時間內獲得的訓練集樣本，滿足支持向量機訓練的要求是提高系統分類性能的有效手段之一。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于集成支持向量機的P300拼寫器腦機接口系統的訓練集擴展方法，是針對集成支持向量機需要使用大量的訓練集樣本進行訓練以確保分類性能的缺陷，提出了通過疊加平均不同兩組腦電信號的方法擴展訓練集的樣本數量的方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案實現：一種基于集成支持向量機的P300拼寫器腦機接口系統訓練集擴展方法，其特征在于具體包括以下步驟：

步驟一：使用基于名人熟悉人臉的P300拼寫器腦機接口系統進行EEG腦電數據采集獲取訓練集樣本；

步驟二：對訓練集樣本進行預處理，包括眼電偽跡去除、波形分段、基線校正、帶通濾波；

步驟三：通過疊加平均不同兩組EEG腦電數據的方法進行訓練集樣本數量的擴展；

1）假設P300拼寫器腦機接口系統界面由M×N的字符矩陣構成（M列N行），設每列或行的一次閃爍為一個trial，所有列和行閃爍一次為一個sequence，即一個sequence包含M+N個trial；對應一個目標字符的輸入，進行了Q（Q≥2）輪的sequence，被稱為一個run；

2）假設和分別表示由第i個和第j個sequence的第m列閃爍誘發產生的兩組EEG腦電數據，相同電極通道的EEG腦電數據進行疊加平均為：

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同理，假設和分別表示由第i個和第j個sequence的第n行閃爍誘發產生的兩組EEG腦電數據，相同電極通道的EEG腦電數據進行疊加平均為：

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