基于svm的p300的数据分析

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1、基于SVM的P300实验的数据分析摘要：脑机接U(BCI)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外围神经和肌肉组织)的一种通讯系统。而P300电位是一种常见的用于构建脑机接口系统的脑电信号。本文通过选择支持向量机(SVM)作为信号分类识别的算法，来处理来自本实验室竞赛的P300数据，成功地实现丫对P300信号的分类识别研究。关键词：脑机接口(BCI);脑电(EEG);P300;支持向量机(SVM);分类ClassificationwithsupportvectormachinesforP300experimentsAbstract:Br

2、ain-ComputerInterface(BCI)isacommunicationsysteminwhichmessagesorcommandsthatanindividualsendstotheexternalworlddonotpassthroughbrain’snormaloutputpathways(peripheralnervesandmuscles).P300potentialisusuallyusedasonecomponentofelectroencephalography(EEG)signal.Inthispaper,westud

3、ymethodofSVM(SupportVectorMachines)whichisusedtoclassifyP300signalscomefromtheBCICompetitionofourlab.Keywords:Brain-ComputerInterface;Electroencephalogram;P300;SupportVectorMachines;Classification1引言近®年来，脑机接U(brain-computerinteraction：BCI)技术的研究在国际上引起了广泛的兴趣并获得了快速的发展。它利用脑电(electr

4、oencephalogram，EEG)来实现无动作的人机交互，可以为神经肌肉损伤患者提供一种不依赖正常的外围神经和肌肉输出通道的新型通讯工具，也可以为正常人提供辅助控制通道或在特殊环境下的控制通道，具有巨大的社会价值和应用前景。P300字符拼写实验范式首先由Farwell和Donchin在1988年提出，该范式是利用P300诱发电位即视觉刺激后约300ms开始在头顶皮层引起的EEG正峰，设计出的BCI应用实验。本文所处理的P300字符拼写实验数据采自本实验室BCI2000系统。将原始数据经过预处理及特征提取后，通过设计的分类器，就可以推断出受试考所注

5、意的字符。其屮，P300电位的特征提取方法有基于独立成分分析、连续小波变换等。分类器的设计常用线性分类器。支持向量机(supportvectormachines,SVM)，是在.高维特征空间使用线性函数假设空间的学习系统，该方法已成功应用于多维模式识别的分类和回归。近些年来，研宂人员开始将其应用于事件相关的EEG信号的处理，同样取得了比较理想的分类效果，第3届国际脑机接门竞赛前3组数据分类正确率最高的参赛者所使用的分类器均为SVM。木文将该算法应用于P300字符拼写实验范式，算法性能较为突岀，在小样本的情况下推断字符的正确率较高。2视觉诱发电位用于脑

6、机接口的原理2-1利用视觉诱发电位(VisualEvokedPotential,VEP)在视觉诱发界面或显示装置上显示多个选项，使用者注视希望选择的一项。通过对显示方式进行处理，可以使人在注视不同选项时产生不同的脑电信号。几种同时表达的刺激以一些控制方式(强度、模式、颜色转换)快速改变，受试者由安放在视觉皮层(枕部)上方的电极，在这个位置来探测诱发电位EvokedPotential(EP)的改变。2-2利用事件相关电位(EventRelatedPotential,ERP)P300是ERP的一种，其峰值大约出现在和关事件发生后的300ms。相关事件出现

7、的概率越小，所引起的P300越显著，并在头部的顶骨区(中部或后部)最为显著。由于诱发电位有固定的空间、时间和相位特征，即必须在特定的部位(150〜500ms)才能检测出来。如图1所示，由于特定的波形和电位分布与刺激冇较严格的锁时关系，进而能从检测到的视觉诱发电位判別出受试者在注视哪个目标。图1P300相关电位示意图视觉诱发电位用于脑机接口的原理与视觉的牛.理特性密切相关。物体在眼睛的成像与物体在简单的一个物理光学系统(如照相机)的成像不同。因为视觉系统本身就对图像进行了信号处理，在每一水平上削弱了某些不太重要的信息，增强丫更有用的信息。屏幕上有多个可

8、供选择的视觉刺激目标，当受试者注视其屮一个S标吋，虽然屏幕上所有B标进入视野，但所注视的0标影像进入受试者的