馬滿振

摘 要：腦-機(jī)接口是一種允許人腦與外部接口直接交流的系統(tǒng)，它通過識(shí)別不同思維下的腦電信號(hào)，并將其轉(zhuǎn)換為控制信號(hào)，來實(shí)現(xiàn)意念控制。傳統(tǒng)的基于EEG信號(hào)頻域特性進(jìn)行特征提取的方法無(wú)法達(dá)到高分類正確率的要求[1]。本文提出基于小波變換與樣本熵的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征提取方法。分析了左右手運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)樣本熵的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律及其神經(jīng)電生理意義。最后利用Fisher線性判別式進(jìn)行了左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電的分類，得到了較好的分類結(jié)果，平均最大分類正確率達(dá)到了90.3%，證明了該方案具有很大的可行性和實(shí)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口；運(yùn)動(dòng)想象；小波變換；樣本熵

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.07.262

1 引言

腦-機(jī)接口（Brain-Computer Interface，BCI）是一種允許人腦與外部接口直接交流的一種系統(tǒng)[2]。BCI通過實(shí)時(shí)測(cè)量與使用者意圖相關(guān)的大腦活動(dòng)，并將這個(gè)活動(dòng)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的控制信號(hào)，從而達(dá)到對(duì)設(shè)備實(shí)時(shí)控制的目的[3]。BCI最終的目標(biāo)是形成更加自然順暢的人-機(jī)交流方式，這對(duì)某些特殊環(huán)境中的外部設(shè)備操控人員（如坦克操控人員、潛水員、宇航員等）來說，可以增加人員對(duì)專用設(shè)備的特殊控制技能，同時(shí)還可以達(dá)到減少人員工作量，提高工作效率和控制精度等效果。

基于左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電的BCI，其實(shí)現(xiàn)最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)是腦電信號(hào)的特征提取。目前的特征提取方法主要有自回歸（AR）模型[4]、功率譜估計(jì)[5]、小波變換[6]等。AR模型和功率譜估計(jì)屬于頻域分析法，無(wú)法很好的表征EEG信號(hào)的時(shí)域信息；小波變換屬于時(shí)頻分析法，雖然可以同時(shí)分析信號(hào)的時(shí)域和頻域信息，但不能同時(shí)在時(shí)域和頻域有高的分辨率。因此，尋找更加有效的左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電特征對(duì)于改善BCI性能是非常有意義的。

本研究提出了將小波與樣本熵結(jié)合進(jìn)行EEG信號(hào)特征提取，首先利用小波對(duì)EEG原始信號(hào)進(jìn)行去噪，然后采用非線性動(dòng)力學(xué)參數(shù)“樣本熵”作為腦電特征進(jìn)行分類。樣本熵的值反映所測(cè)時(shí)間序列中出現(xiàn)新模式的概率，樣本熵值與出現(xiàn)產(chǎn)生新模式的概率成正相關(guān) [7]。這正好能夠用來衡量運(yùn)動(dòng)想象過程中大腦感覺運(yùn)動(dòng)皮層被激活時(shí)EEG信號(hào)的復(fù)雜性變化。實(shí)驗(yàn)中分析了用戶進(jìn)行左右手運(yùn)動(dòng)想象時(shí)EEG信號(hào)樣本熵的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律及其神經(jīng)電生理意義。最后利用Fisher線性判別式進(jìn)行了左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電的分類，得到了較好的分類結(jié)果，證明了該方案具有很大的可行性和實(shí)用價(jià)值。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采用2008年第四屆腦機(jī)接口競(jìng)賽提供的Data sets 1受試b的校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，該實(shí)驗(yàn)采用59個(gè)電極，采樣頻率為100Hz，周期為8s。受試者放松安靜的坐在電腦前舒適的座椅上，根據(jù)屏幕上出現(xiàn)的提示進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象，如圖1所示，每個(gè)實(shí)驗(yàn)周期分為以下幾個(gè)環(huán)節(jié)：

a）1～2s呈現(xiàn)黑屏狀態(tài)，受試者保持安靜放松；b）2s時(shí)，計(jì)算機(jī)發(fā)出短暫的蜂鳴聲，提醒受試者注意；c）2～4s屏幕上出現(xiàn)十字叉‘+，使受試者注意力集中在屏幕中心；d）4s時(shí)屏幕出現(xiàn)向左或者向右的箭頭，用戶根據(jù)箭頭指向進(jìn)行左手或者右手的運(yùn)動(dòng)想象，持續(xù)4s。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中分別包含受試b進(jìn)行左手運(yùn)動(dòng)想象和右手運(yùn)動(dòng)想象各100次，其中前30次用于訓(xùn)練，后30次用于測(cè)試。

3.2 EEG信號(hào)預(yù)處理

由于EEG信號(hào)非常微弱（級(jí)），而且內(nèi)部夾雜著各種噪聲（如眼電、肌電、心電偽跡、工頻噪聲等），因此EEG的信噪比很低[9]。為了減少噪聲提高信噪比，我們利用非線性小波變換閾值法對(duì)運(yùn)動(dòng)想象原始EEG信號(hào)（圖2為腦電原始信號(hào)）進(jìn)行處理。通過MATLAB仿真，選取db4作為小波基函數(shù)，對(duì)原始EEG信號(hào)進(jìn)行5層分解，舍棄 5層以上的高頻部分，利用軟閾值方法對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行去噪處理，處理后得到的信號(hào)如圖3所示。

運(yùn)動(dòng)想象原始EEG信號(hào)內(nèi)部包含各種干擾，高頻干擾尤為明顯，這將直接影響后期特征提取和分類的效果。由上面的仿真結(jié)果圖3可見：濾波后的信號(hào)很好的濾除了絕大部分噪聲的干擾，保留了運(yùn)動(dòng)想象腦電信息，為后期的特征提取和分類識(shí)別提供有力保證。

3.3 基于樣本熵的左右手運(yùn)動(dòng)想象EEG復(fù)雜度分析

人在放松清醒的狀態(tài)下進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象時(shí)，在大腦的感覺運(yùn)動(dòng)皮層區(qū)域就會(huì)產(chǎn)生8-12Hz的節(jié)律和18-26Hz的節(jié)律腦電[10]。人在進(jìn)行單側(cè)肢體運(yùn)動(dòng)想象時(shí)，大腦中對(duì)側(cè)的節(jié)律和節(jié)律會(huì)出現(xiàn)幅值衰減的現(xiàn)象，這種現(xiàn)象被稱為事件相關(guān)去同步（ERD）；而大腦中同側(cè)的節(jié)律和節(jié)律會(huì)出現(xiàn)幅值增強(qiáng)的現(xiàn)象，這種現(xiàn)象被稱為事件相關(guān)同步（ERS）。基于ERD和ERS現(xiàn)象，可分別計(jì)算出左、右手運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)的樣本熵值，選取參考時(shí)間段并計(jì)算樣本熵值，將它們的比值做為運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)的復(fù)雜度ERD時(shí)程，從而得到左右手運(yùn)動(dòng)想象時(shí)大腦感覺運(yùn)動(dòng)皮層的EEG復(fù)雜度變化情況。

主要步驟為：首先從每個(gè)實(shí)驗(yàn)周期的第一秒開始，設(shè)置滑動(dòng)時(shí)間窗寬度為1s（即100點(diǎn)），計(jì)算采樣點(diǎn)處前1秒C3、C4通道EEG信號(hào)的樣本熵。窗口每次向后移動(dòng)一個(gè)采樣點(diǎn)，直至計(jì)算出最后一秒數(shù)據(jù)的樣本熵，從而得到一個(gè)實(shí)驗(yàn)周期中C 3、C 4通道EEG信號(hào)的樣本熵時(shí)間序列。然后將單個(gè)受試者的相同運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)的樣本熵值進(jìn)行疊加平均，求得平均樣本熵ERD曲線。由于樣本熵表示的是時(shí)間序列復(fù)雜度，因此，EEG樣本熵ERD曲線表征了EEG復(fù)雜度隨時(shí)間的變化規(guī)律。左右手運(yùn)動(dòng)想象樣本熵ERD曲線如圖4、圖5所示。

根據(jù)神經(jīng)生理學(xué)可知，人在進(jìn)行左右手運(yùn)動(dòng)想象時(shí)，大腦對(duì)側(cè)的感覺運(yùn)動(dòng)皮層區(qū)被激活，該區(qū)域的大腦神經(jīng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象信息處理，導(dǎo)致了運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)獨(dú)立性增強(qiáng)，同步化程度降低，從而導(dǎo)致了節(jié)律和節(jié)律幅值衰減（ERD），腦電復(fù)雜度反而升高的現(xiàn)象；大腦同側(cè)感覺運(yùn)動(dòng)皮層區(qū)域相對(duì)處于靜息狀態(tài)，神經(jīng)元活動(dòng)被抑制引起腦電信號(hào)同步化程度增強(qiáng)，從而導(dǎo)致節(jié)律和節(jié)律幅值增加（ERS）而腦電復(fù)雜度降低。綜合以上分析可知，左右手運(yùn)動(dòng)想象EEG的樣本熵復(fù)雜度特征與其自身的能量特征具有相同的生理基礎(chǔ)，證明了樣本熵能夠很好的反映出左、右手運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)的特征差異性。

3.4 特征提取與分類

本研究通過計(jì)算出單次實(shí)驗(yàn)流程C3、C4通道的EEG信號(hào)樣本熵時(shí)間序列和，將其組合成二維時(shí)變特征向量，用于運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的實(shí)時(shí)連續(xù)分類。計(jì)算每一時(shí)刻前一秒EEG信號(hào)的樣本熵作為該時(shí)刻EEG信號(hào)的樣本熵，相似容限取。

采用Fisher線性判別式對(duì)左、右手運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)連續(xù)分類。首先計(jì)算出每一組運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)的時(shí)變特征向量，前30組左手和30組右手運(yùn)動(dòng)想象腦電數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，對(duì)Fisher判別式的權(quán)值系數(shù)和閾值進(jìn)行訓(xùn)練，得到每一個(gè)采樣點(diǎn)處的權(quán)值系數(shù)和閾值，然后利用式（11）求得測(cè)試樣本數(shù)據(jù)每個(gè)采樣點(diǎn)特征向量的Fisher判別式距離，判斷其所屬類別，從而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)連續(xù)分類。

線性判別函數(shù)為：

（11）

其中為被測(cè)試特征向量，當(dāng)時(shí)，判斷屬于第一類（左手運(yùn)動(dòng)想象）；當(dāng)時(shí)，判斷屬于第二類（右手運(yùn)動(dòng)想象）；當(dāng)時(shí)，判斷不屬于任何一類。

利用Fisher準(zhǔn)則，計(jì)算的公式為：

（12）

其中、分別為左、右手運(yùn)動(dòng)想象訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征向量的類內(nèi)聚散度矩陣，、分別為左、右手運(yùn)動(dòng)想象訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征向量的均值。

的取值根據(jù)經(jīng)驗(yàn)用下式進(jìn)行估計(jì)：

（13）

利用Fisher線性判別式對(duì)左、右手運(yùn)動(dòng)想象時(shí)變EEG樣本熵特征進(jìn)行分類，求得測(cè)試集運(yùn)動(dòng)想象數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的連續(xù)分類結(jié)果，實(shí)驗(yàn)取得了很好的分類效果，最大平均分類正確率為90.3%。

4 結(jié)論

本文針對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電能量特征分類正確率不高的問題，提出以樣本熵ERD曲線作為區(qū)分左、右手運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的特征，利用Fisher線性判別式對(duì)其進(jìn)行動(dòng)態(tài)連續(xù)分類，取得了很好的分類效果，為運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)的特征提取提供了一種新的思路。實(shí)驗(yàn)表明，樣本熵能夠很好的反映出單側(cè)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的ERD/ERS生理現(xiàn)象，能夠作為區(qū)分左、右手運(yùn)動(dòng)想象EEG信號(hào)的特征，為BCI的特征提取提供了更好的選擇，具有很強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

目前已經(jīng)成功將樣本熵特征提取方法應(yīng)用到BCI實(shí)時(shí)系統(tǒng)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)了大腦意念控制無(wú)人小車，使其完成無(wú)人小車的前進(jìn)停止等功能，取得了較好的效果.下一步工作，將把小波分解所表征的EEG各層細(xì)節(jié)特征和用樣本熵所表征的EEG復(fù)雜度特征進(jìn)行融合，預(yù)計(jì)能達(dá)到更好的分類效果。

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