基于训练样本评估的CSP滤波器增量更新策略提升运动想象识别准确率

本文主要探讨了一种基于训练样本评估的CSP（Common Spatial Pattern，共同空间模式）滤波器增量更新方法在脑电图（Electroencephalogram, EEG）运动想象识别中的应用。随着EEG技术的发展，利用大脑的思维活动进行运动想象识别已成为科研领域的研究热点。传统CSP滤波器模型在处理EEG数据时，可能会受到低质量样本的影响，导致识别性能下降。因此，提出的新方法旨在解决这个问题。 首先，该方法的关键步骤是通过样本筛选对EEG数据的质量进行评估。通过对数据进行实时分析，识别出那些可能因信号噪声大、生理波动或其他因素导致识别率低的单次训练数据。这种方法旨在提高模型的鲁棒性，确保只有高质量的数据参与到后续的滤波器设计中。 接着，通过剔除低识别率的训练数据，优化后的样本被用于设计CSP滤波器。这种方法确保了模型的稳定性和准确性，因为只使用了经过验证的高质量样本进行训练。然后，引入增量更新策略，即在每次新样本到来时，对现有滤波器进行微调，而不是完全替换。这种策略允许模型在保持已学习到的知识基础上，适应不断变化的输入特征，从而提升整体性能。 在实验室环境下，实验者对运动想象识别任务进行了测试。结果显示，采用提出的基于样本筛选和增量更新的CSP滤波器方法，平均正确率达到80.92%，相较于传统的CSP方法，五位受试者的测试集平均识别率分别有了显著提升：提高了5.4%、5.6%、1.5%、8.6%和7.7%。这些实验数据有力地证明了所提算法的有效性以及在实际应用中提高识别准确性的潜力。 本文的核心贡献在于提出了一种结合样本筛选和增量更新策略的CSP滤波器优化方法，有效应对了EEG数据中低质量样本对模型性能的影响，从而提升了基于EEG的运动想象识别的准确性和稳定性。这为未来的生物医学信号处理和神经计算提供了新的研究思路和技术支持。