[發明專利]基于多源流形嵌入遷移的腦電信號分類方法

在審

• 申請號: 202011618883.4
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112684891A
• 公開（公告）日: 2021-04-20
• 發明（設計）人: 佘青山;汲繼躍;張波濤;王堅;陳云
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/62
• 代理公司: 浙江千克知識產權代理有限公司 33246
• 代理人: 周希良

1.基于多源流形嵌入遷移的腦電信號分類方法，其特征在于：該方法包括以下主要步驟：

步驟(1)：多通道腦電信號采集并進行預處理，具體為：

采集源域受試者有標簽和目標域受試者的無標簽多通道腦電信號；接著利用帶通濾波器對腦電信號進行8～35Hz的低通濾波，用于腦電信號特征遷移；

步驟(2)：提取協方差特征，對源域樣本特征和目標域樣本特征進行邊緣分布對齊，具體為：

對源域每個樣本的協方差進行線性變換，通過KL距離最小化變換后的源域平均協方差和目標域的平均協方差來對齊兩者的邊緣概率分布；令N_s(0,C_s)為源域特征的平均分布，C_s為整個源域樣本的平均協方差，N(0,A^TC_sA)為目標域特征的平均分布，其中A為線性變換矩陣；C_t為整個目標域樣本的平均協方差，需要求解的線性變換矩陣A使得C_s與C_t間的KL距離盡可能的小，則相應的最優化函數為：

對其微分并等于零可得：

求得線性變換矩陣A的解為：

步驟(3)：將對齊后的源域協方差矩陣和目標協方差矩陣提取切線特征，具體為：

x_i＝upper(P^-1/2Log_P(P_i)P^-1/2) (5)

其中，upper(·)是拉直對稱矩陣的上三角操作，P為切空間中任意一點，P_i為對稱正定矩陣；則映射后的源域向量和目標域向量分別為：

通過切線空間映射，獲得新的特征矩陣以及

步驟(4)：對源域樣本和目標域樣本進行聯合分布對齊；具體為：

其中D_f(P_s,P_t)表示源域特征P_s和目標域特征P_t間的邊緣分布對齊，表示第c類的源域特征Q_s和目標域特征Q_t的條件分布對齊；

步驟(5)：利用最小化風險準則對遷移后的源域樣本訓練域不變分類器，具體為：

其中f表示分類器，l(·)表示分類器與標簽的損失項，G(·)為Gmap流形映射項，||f||²為正則項分類器的范數平方，D_f(D_s,D_t)為聯合分布對齊項，α和γ分別表示正則化參數；Y表示標簽矩陣，K為核函數，tr(·)表示跡，H為對角指示矩陣，M₀和M_c為MMD矩陣,β即為所求的系數矩陣；

對分類器f微分并等于零，可得最終解為：

β＝((H+γM₀+γM_c)K+αI)^-1AY^T (9)

得到了最終的系數矩陣即可用分類器對目標域樣本進行分類。

2.根據權利要求1所述的多源流形嵌入遷移的腦電信號分類方法，其特征在于：步驟(2)中的線性變換對齊的源域和目標域的邊緣概率分布，步驟(4)中對的是源域和目標域的聯合概率分布。