[发明专利]一种基于组合差异进化的脑电信号特征选择及分类方法

摘要

本发明公开了一种基于组合差异进化的脑电信号特征选择及分类方法，通过利用组合差异进化算法在全局搜索能力和快速收敛方面的突出表现，迅速找到最佳空间滤波系数和特征向量，克服现有技术中需依靠人工确定空间滤波系数和特征向量的工作繁琐且低效的问题，并利用搜索到的最佳空间滤波系数和特征向量训练分类器，对脑电信号进行分类，提高脑电信号的识别率。实现了对脑电信号的自动化识别，降低了人工劳动强度，大大提高了脑电信号的处理效率。

主权项

一种基于组合差异进化的脑电信号特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取脑电信号样本数据Xt×c，并对脑电信号样本数据进行预处理获得训练样本X为t×c的矩阵，XFFT为m×c的矩阵，t是每一个电极采集数据个数，m是每个导联在一个T时间段内的特征值个数，c为脑电信号的导联个数；步骤2：设定染色个体和适应度函数，设置策略知识库、迭代停止条件及染色个体种群，并对染色个体及迭代次数进行参数初始化；以空间滤波器和特征选择器作为染色个体[S,K]，S的编码为实数，K采用0和1编码；步骤3：按照组合差异进化算法对每一个染色个体进行变异、修补及交叉处理，获得新染色个体；步骤4：以新染色个体的实数编码部分作为空间滤波器对训练样本进行空间滤波，获得样本特征向量V为m×c1的矩阵，c1为空间滤波输出维数；接着利用新染色个体的{0,1}编码部分作为特征选择器对样本特征向量构建训练特征向量XV，K为m×c1的矩阵，计算每个新染色个体的Kf，利用适应度函数计算每个新染色个体的适应值；Kf为特征选择器所选的特征个数与频域特征向量中特征总个数的比值；步骤5：判断是否满足迭代停止条件，如果不满足，令迭代次数G＝G+1，并转到步骤3；否则，输出种群中的最优染色个体Rbest的实数部分S作为脑机接口中的空间滤波器，K{0,1}部分作为脑机接口中的特征选择器。