信号处理--基于FBCSP滤波方法的运动想象分类

目录

理论

工具

方法

代码获取


理论

复制代码
通用空间模式 (CSP) 算法可以用来有效构建最佳空间滤波器区分,然后实现运动想象的数据中的脑电信号的区分。然而,空间滤波器性能的好坏主要取决于其工作频带。如果脑电信号没有经过滤波或者滤波的频带范围不合适,都会导致经过CSP空间滤波器提取的特征,在后续分类任务中,有一个比较差的表现。因此,在使用CSP算法时候,我们常常需要选择一个比较大的信号频带或者是根据被试挑选一个比较好的频带的频带范围。这个导致了阻碍了CSP方法的广泛应用。为了解决这样的问题,滤波器组CSP分类算法被提出来。

滤波器组 filter-bank CSP 分类算法 (FBCSP), 实现共分为4步:

将脑电信号划分为若干个频带的子信号;
分别提取不同频带的信号的CSP特征;
使用特征筛选算法,得到相对优化的频带CSP特征组;
使用分类模型实现脑电信号的分类。

工具

python 3.8

BCI dataset IV-1 数据集

方法

定义滤波器组,实现信号的频带分解

python 复制代码
#acquire and combine features of different fequency bands
features_train=[]
features_test=[]
freq=[8,12,16,20,24,28,32]
for freq_count in range(len(freq)):
#loop for freqency
    lower=freq[freq_count]
    if lower==freq[-1]:
        break
    higher=freq[freq_count+1]
    X_train_filt=butter_bandpass_filter(X_train,lowcut=lower,highcut=higher,fs=128,order=8)
    X_test_filt=butter_bandpass_filter(X_test,lowcut=lower,highcut=higher,fs=128,order=8)
    tmp_train=csp.fit_transform(X_train_filt,y_train)
    tmp_test=csp.transform(X_test_filt)
    if freq_count==0:
        features_train=tmp_train
        features_test=tmp_test
    else:
        features_train=np.concatenate((features_train,tmp_train),axis=1)
        features_test=np.concatenate((features_test,tmp_test),axis=1)

使用MIBIF算法实现提取的特征的选择

python 复制代码
select_K=sklearn.feature_selection.SelectKBest(mutual_info_classif,k=10).fit(features_train,y_train)
New_train=select_K.transform(features_train)
#np.random.shuffle(New_train)
New_test=select_K.transform(features_test)
#np.random.shuffle(New_test)
print(New_train.shape)
print(New_test.shape)
ss = preprocessing.StandardScaler()
X_select_train = ss.fit_transform(New_train,y_train)
X_select_test = ss.fit_transform(New_test)

使用支持向量机实现最后的分类和测试

python 复制代码
#calssify
from sklearn.svm import SVC
clf=svm.SVC(C=0.8,kernel='rbf')
clf.fit(X_select_train,y_train)
y_pred=clf.predict(X_select_test)
print(y_test)
print(y_pred)
acc=accuracy_score(y_test,y_pred)
print(acc)

使用不同的特征提取算法和分类器在同一个数据集上面的性能比较结果:

在5个不同被试上面采用不同的CSP及变体方法的结果比较:

代码获取

信号处理-基于FBCSP滤波方法的运动想象分类 python代码https://download.csdn.net/download/YINTENAXIONGNAIER/89021756

相关推荐
一水鉴天3 分钟前
整体设计 逻辑系统程序 之27 拼语言整体设计 9 套程序架构优化与核心组件(CNN 改造框架 / Slave/Supervisor/ 数学工具)协同设计
人工智能·算法
Y_Chime7 分钟前
从AAAI2025中挑选出对目标检测有帮助的文献——第二期
人工智能·目标检测·计算机视觉
佛喜酱的AI实践29 分钟前
Claude Code配置指南已死,这个一键安装工具才是未来
人工智能·claude
还是大剑师兰特29 分钟前
Transformer 面试题及详细答案120道(91-100)-- 理论与扩展
人工智能·深度学习·transformer·大剑师
bytemaster31 分钟前
国内开发者如何流畅、低成本地用上 Claude Code?有哪些接入 Kimi、通义千问的靠谱方案?
人工智能·程序员
小白狮ww35 分钟前
小米开源端到端语音模型 MiMo-Audio-7B-Instruct 语音智能与音频理解达 SOTA
人工智能·深度学习·机器学习
AI袋鼠帝36 分钟前
最强开源0.9B级OCR模型!本地Agent、知识库都有救了~
人工智能
Blossom.11844 分钟前
把AI“绣”进丝绸:生成式刺绣神经网络让古装自带摄像头
人工智能·pytorch·python·深度学习·神经网络·机器学习·fpga开发
大力财经1 小时前
百度搜索开启公测AI短剧平台,将投入亿元基金、百亿流量扶持创作者
人工智能
RPA中国1 小时前
谷雨互动赵乾坤 | AI答案时代生存法则:从流量变迁到GEO实践
人工智能