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基于卷积神经网络的脑电信号分类方法研究

【摘要】:脑电信号分类是情绪情感识别、脑机接口系统、疲劳驾驶、以及各种脑疾病检测研究中的关键,分类准确率直接影响着其性能的好坏。脑电信号具有频率低、幅度微弱等特点,使得脑电信号的采集极易受到干扰,导致脑电信号成分更加复杂,增大了脑电信号分类的难度,研究新的脑电信号特征提取方法,构建更加鲁棒的脑电信号分类模型,已成为当前研究的一大热点。本文基于对深度学习方法的研究,针对现有卷积神经网络脑电信号分类模型分类精度低、方法复杂且耗时的问题,对经典卷积神经网络的卷积层进行了改进,在原有卷积层中增加了两种尺寸的卷积核,提出了多尺度卷积核卷积神经网络脑电信号分类模型,多尺度卷积核卷积神经网络能够从不同维度提取脑电数据更加全面的基层特征,极大的改善了脑电分类模型的性能,主要内容包括如下几点:(1)对本文使用的高原脑电数据集进行了电位重参考、伪迹去除、滤波等预处理,得到信噪比较高、满足网络输入要求的脑电数据。(2)提出了多尺度卷积核卷积神经网络脑电分类模型,完成了对高原脑电信号的分类实验。在脑电信号二分类及多分类实验中验证了所提出模型的有效性。实验结果表明:二分类准确率最高可以达到92.09%,三分类准确率最高可以达到89.96%,四分类准确率可以达到80.15%;另外,在脑电信号两两二分类的实验中发现,不同海拔的脑电信号存在差异,且与海拔差呈现正相关性,只有最高海拔地区的脑电呈现反常现象,据此推测高海拔对脑电信号的影响有一个阈值的存在。(3)设计了三层结构的栈式稀疏自编码网络(Stacked sparse self-encoding network,SSAE),用于对脑电信号的特征提取,进一步提升了脑电分类模型的性能。并通过在手写数据集、脑电数据集上的分类实验,验证了栈式稀疏自编码特征提取网络对分类模型性能的提升作用。加入特征提取模块的多尺度卷积核卷积神经网络脑电分类模型,在二分类实验上准确率最高可以达到92.99%,比加入SSAE前提高约1个百分点;在三分类实验中最高可以达到90.56%,提高了约0.5个百分点;对于四分类准确率可以达到80.51%,平均准确率提高了约0.3个百分点。通过对比加入特征提取模块前后的实验结果,发现模型性能在一定程度上有所改善。

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