小波方差提升运动想象BCI分类精度：85%准确率与简化方法

本文主要探讨了一种基于小波方差的脑电信号特征提取方法，应用于区分两种不同的运动想象任务，即想象左手运动和想象右手运动的脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)系统。该研究首先对小波变换及其方差计算进行了深入分析，这是因为在脑电图(EEG)信号中，人们观察到了事件相关电位的变化，即Event-Related Desynchronization/Event-Related Synchronization (ERD/ERS)现象，这反映了大脑在执行特定任务时的活动模式。 小波变换是一种有效的信号处理工具，因为它能同时捕捉信号的局部性和频域特性。通过小波分解，可以将复杂的EEG信号分解成多个子带，每个子带对应于不同频率范围的信息。小波方差被选择作为特征，因为它是小波系数变异性的度量，能够反映信号的动态变化和特征差异，这对于区分不同的运动想象尤其重要。 在实验中，研究者选取了C3和C4两个导联的脑电信号作为分析对象，这些导联通常与上肢运动相关的脑区相关。他们应用小波分解后的系数方差进行特征提取，这种方法相比于传统的特征选择策略，更为简洁且能够更好地保留信号的时频特性。 接下来，最简线性分类器被用来进行分类，这种分类器以其简单高效的特点，在许多机器学习任务中表现出良好的性能。研究者以分类正确率为主要评价标准，评估了这种方法的有效性。结果显示，通过这种方法，能够实现高达85%的分类正确率，而且最佳分类时间段集中在4到6.5秒之间，这意味着在这一时间段内，信号的变化最为显著，有利于区分两种运动想象。 对比BCI竞赛中的其他方法，作者发现他们的方法在保持高分类准确性的前提下，特征提取和分类过程更为直观和高效，具有较高的实用价值。这表明小波方差特征提取和线性分类方法对于简化BCI系统的复杂性、提高识别效率具有重要的贡献，对于后续的研究和实际应用具有很好的参考意义。 本文为运动想象BCI任务提供了一个有效的特征提取策略，利用小波方差分析技术，有助于提升脑电信号的区分度，并为未来更高级别的脑机交互提供了可能。