[发明专利]一种基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法

权利要求书

1.基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法，其特征在于：假设有两类运动想象数据和c是通道数量，m＝l×N_x，l是每一个运动想象数据段的采样点数，N_x是一类的试验次数，n＝l×N_y，N_y是另一类的试验次数，m和n是这两类数据总样本点数；对这些数据的预处理分为三步：带通滤波器，中心化，尺度缩放，预处理后两类数据的协方差矩阵为和共用空间模式算法的目标函数为

式中ω为需要求解的空域滤波器，代表向量二范数的平方，该目标函数通过求解广义特征值方程R_xω＝λR_yω来优化，λ为特征值，度量了两类数据方差的比值；

假设有两个N维向量x＝[x₁,x₂,...,x_N],y＝[y₁,y₂,...,y_N]，互相关熵诱导测度定义为

式中为高斯核，为互相关熵，σ为核宽度，(1)式中含有L₂范数，因此共用空间模式算法对离群值敏感，使用互相关熵诱导测度代替(1)式中的L₂范数，得到以下目标函数

式中x_i和y_j分别为X和Y的第i列和第j列数据，对(3)式两边取对数得到

对(4)式关于ω求导得到

在t时刻得到的空域滤波器为ω(t)，则t+1时刻为

式中η为学习速率；

求解多个空域滤波器，分为两组，其中一组ω₁,ω₂,...,ω_p通过最大化得到，另外一组ω′₁,ω′₂,...,ω′_q通过最大化得到，p和q分别为两组滤波器的数量，p＝q，每一组内的滤波器之间相互正交；

假设一个新的数据段为由(p+q)个空域滤波器计算特征为f＝[f₁,...,f_p,f′₁,...,f′_p]^T，其中

式中1≤k′≤p,1≤k≤q。

2.根据权利要求1所述的基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法，其特征在于：求解空域滤波器的流程为：

a)当t＝0，初始化核宽度σ，ω(t)，和一组学习速率参数η，将ω(t)调整为单位长度；

b)根据式(5)计算对于ω(t)的梯度；

c)对于每一个η，根据式(6)和式(4)计算更新后的空域滤波器(调整为单位长度)对应的目标函数值，选择使得目标函数值最大的η来更新ω(t+1)，令t←t+1；

d)若迭代停止条件没有满足的话则转向步骤b)，若满足转向下一步；

e)输出当前值ω(t)。

3.根据权利要求1所述的基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法，其特征在于：空域滤波器ω(t)的初始化向量设置为共用空间模式算法的解，或者设置为其他值。

4.根据权利要求1所述的基于互相关熵的共用空间模式空域特征提取方法，其特征在于：核宽度σ是一个自由参数，通过在训练数据集上交叉验证得到最优值。