小样本环境下的脑电分类:正则化与聚合CSP算法

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"小样本环境中用于脑电分类的聚合正则化共同空间模式" 在脑-机接口(BCI)领域,脑电图(EEG)信号的分类是至关重要的技术,而常见空间模式(CSP)是实现这一目标的流行算法。CSP通过寻找最优滤波器来最大化不同类别的功率差异,从而提高分类性能。然而,当面临小样本环境,即训练数据量有限时,基于样本的协方差矩阵估计会变得不稳定,导致分类效果下降。 为解决这一挑战,文章提出了一种正则化的CSP(R-CSP)算法。R-CSP通过引入正则化参数,对协方差矩阵的估计进行约束,减少由于样本数量不足造成的估计方差,同时减小估计偏差。正则化有助于避免过拟合,增强模型在小数据集上的泛化能力。 正则化参数的选择是个关键问题,为此,文中进一步发展了聚合R-CSP(R-CSP-A)。R-CSP-A策略是将多个R-CSP实例的结果聚合起来,形成一个集合解决方案,以优化分类性能。这种方法利用了多个独立估计的多样性,可以提高分类的稳定性和准确性。 实验在BCI竞赛数据集IVa上进行了验证,对比了几种不同的分类算法,结果表明R-CSP-A在小样本环境(SSS)中的平均分类性能显著优于传统方法。这证明了提出的聚合正则化策略在处理小样本脑电分类问题上的优势。 EEG信号分类的应用包括但不限于非侵入性BCI系统,如用于残疾人的交流设备,以及癫痫的诊断和定位。由于EEG信号的复杂性和噪声特性,有效的预处理和特征提取至关重要。CSP作为一种强大的工具,经过正则化和聚合改进后,能更好地应对小样本环境中的挑战,为BCI系统的开发提供了更可靠的解决方案。 关键词:聚合、脑机接口(BCI)、常见空间模式(CSP)、脑电图(EEG)、通用学习、正则化、小样本环境。这项工作突出了在有限数据条件下提升BCI系统性能的必要性,为未来的研究提供了新的方向。