脑机接口系统EEG信号处理：CSP+小波分析+ SVM分类

"SVM分类器设计-计算机三级嵌入式知识点整理" 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，常用于分类和回归任务，尤其在小样本情况下表现出色。在计算机三级嵌入式系统中，SVM作为有效的分类器被广泛应用。SVM的核心思想是找到一个最大化分类间隔的超平面，以确保分类的鲁棒性和泛化能力。 在SVM分类器的设计过程中，首先，计算训练集上的权重。这通常涉及应用某种学习算法，如在本案例中使用的 Chang 和 Lin 的 libsvm 工具箱。训练集特征通过特定的公式计算权重，这些权重反映了每个特征的重要性。接着，使用加权和作为新的特征表示，不仅限于训练样本，也包括测试样本。 对于线性可分的问题，SVM的目标是最小化分类错误并最大化间隔。间隔（γ）定义了样本到分类面的距离，用以度量分类器的稳健性。在式(8)中，这个间隔被表示为y，分类面由向量ω和偏移量b确定。在非线性情况下，通过核函数（如高斯核RBF）将低维输入映射到高维空间，使原本不可分的数据变得可分。高斯核函数模拟了数据点之间的相似性，允许非线性决策边界的存在。 式(9)描述的是v-SVM的形式，其中C是一个惩罚参数，控制误分类的成本，v和p则分别与支持向量的数量和样本总数的关系有关。v-SVM旨在找到一个满足条件的分类面，即最多允许v%的样本被误分类，同时保证至少有p%的样本距离分类面的间隔大于等于2γ。 在训练完成后，使用得到的ω和b值构建判别函数，将测试集的特征代入，以此判断测试样本的类别。在本案例中，最终的分类准确率达到了89.3%，表明该SVM分类器设计有效。 在特征提取阶段，原始数据通常会经过预处理，如带通滤波，去除噪声。接着，采用如 CSP（公共空间模式）的空间滤波方法减少无关信号的影响，然后使用小波分析进行时频域的分解，捕捉信号的时间变化特性。T加权是提取特征的一种策略，它可能涉及到对小波系数的加权处理，以突出对分类有意义的特征。 SVM 分类器设计结合特征提取技术在脑机接口（BCI）领域，如 EEG 信号分析中，起到了关键作用。通过对 EEG 信号进行有效的特征提取和利用 SVM 进行分类，可以实现高准确率的无动作人机交互，例如基于运动想象的BCI实验。