用python编写脑电多分类CSP代码
时间: 2023-05-25 07:01:23 浏览: 417
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首先,需要了解CSP(Common Spatial Pattern)分析方法,它是一种在脑电信号(EEG)分类任务中广泛使用的方法,主要用于特征提取。CSP旨在优化传感器排列方式,以提取最佳空间滤波器权重,从而实现脑电信号的分类。在实现CSP的算法时,主要包括以下步骤:
1. 数据导入:从外部文件中导入四个变量,分别是训练数据和标签、测试数据和标签。
2. 预处理:对训练和测试数据进行预处理,如消除噪声和伪迹、去除趋势和基线漂移等。
3. 滤波:将预处理后的数据通过一定的滤波方法,如带通滤波或小波变换等进行滤波处理。
4. CSP特征提取:在每个类别下,计算协方差矩阵并将它们加权平均,然后对其进行特征值分解,提取前n对特征向量,并利用它们计算正规化滤波器。
5. 特征重建:将CSP滤波器与原始信号相乘,得到每个通道的滤波后的信号,再将每个通道的信号进行矩阵转换,以减少特征维度。
6. 分类:使用天然的神经网络(如SVM、随机森林等)进行分类。
以下是用Python语言编写的脑电多分类CSP代码示例:
```python
import numpy as np
import scipy.linalg
from sklearn.svm import SVC
# 数据导入
train_data = np.load('train_data.npy')
train_label = np.load('train_label.npy')
test_data = np.load('test_data.npy')
test_label = np.load('test_label.npy')
# 定义函数,计算CSP权重矩阵
def CSP(data, label, classes, n_filter):
x = []
for c in classes:
x.append(data[:, :, label == c])
X = np.concatenate(x, axis=2)
n_trials = X.shape[2]
n_channels = X.shape[1]
# 计算协方差矩阵
R = []
for i in range(n_trials):
R.append(np.cov(X[:, :, i].T))
R = np.mean(R, axis=0)
# 计算特征值和特征向量
E, U = scipy.linalg.eigh(R)
P = np.dot(np.sqrt(np.linalg.inv(np.diag(E))), U.T)
# 计算CSP滤波器的投影矩阵
W = []
for i in range(n_filter):
W.append(P[:, i])
return np.array(W)
# CSP特征提取
n_channels = train_data.shape[1]
n_filter = 4 # 选择前四个特征
filters = CSP(train_data, train_label, [0, 1, 2], n_filter)
X_train = []
X_test = []
for i in range(n_filter):
train_feature = np.dot(filters[i], train_data)
test_feature = np.dot(filters[i], test_data)
X_train.append(np.log(np.mean(train_feature ** 2, axis=0)))
X_test.append(np.log(np.mean(test_feature ** 2, axis=0)))
# 特征重建
X_train = np.vstack(X_train).T
X_test = np.vstack(X_test).T
# 分类
clf = SVC(gamma='scale', kernel='rbf', C=1)
clf.fit(X_train, train_label)
# 测试
accuracy = clf.score(X_test, test_label)
print('Test accuracy: %.2f%%' % (accuracy*100))
```
说明:
1. 这段代码中使用了Scikit-learn库中的SVC模块来进行分类任务。
2. 在CSP特征提取部分,选择前4个最优滤波器。
3. 在特征重建过程中,使用对数函数对特征进行处理。
4. 计算准确度并输出结果。
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