NMF方法提升注意力脑电特征提取：一种有效策略

非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization, NMF）在本文中被应用于提取注意力相关脑电特征（Electroencephalogram, EEG）的研究中，以解决传统脑电生物反馈系统存在的问题。脑-机接口（BCI）利用脑电信号作为输入，而NMF在此场景下的应用旨在提供一种更为精细和可靠的特征提取策略。 NMF的基本思想是将非负矩阵V分解成两个非负矩阵W和H的乘积，即V ≈ WH，其中W表示基向量集合，H代表数据的系数矩阵。这种分解方法特别适合处理具有非负元素的数据，如脑电功率谱，因为脑电活动本质上是非负的。通过NMF，可以将高维的脑电频谱数据降维到一组有意义的、低维的非负基向量上，这有助于减少误判率，并提高特征解释性。 相比于传统的主成分分析（PCA）和独立分量分析（ICA），NMF的优势在于它能够保持原始数据的非负特性，避免了能量集中导致的分类困难。文章通过实验对比NMF与其他方法（如直接能量谱法）在注意力集中状态和分散状态下的表现，证明NMF能够更有效地区分不同状态下的脑电活动，从而提升神经反馈系统的性能。 在实际应用中，NMF的步骤可能包括以下几步：首先，对EEG信号进行预处理，提取功率谱；然后，使用NMF算法分解功率谱矩阵；接着，根据NMF的输出基向量和系数，构建特征向量集；最后，使用神经网络对这些特征向量进行分类，以识别用户的注意力状态。通过这种方式，NMF不仅提高了特征的解释性和区分度，还可能为BCI系统提供更精准的注意力评估和控制能力，对于注意力缺陷障碍（ADHD）、失眠治疗等应用领域具有潜在的价值。