基于CI-HMM的运动想象脑电信号分类

脑电信号; 运动想象; 模糊积分; 隐马尔科夫模型

针对隐马尔科夫模型在运动想象脑电信号分类应用中,其独立性假设与脑电信号间相关性的不一致问题,提出一种基于Choquet模糊积分隐马尔科夫模型的脑电信号分类方法。该模型应用模糊积分的单调性取代了概率测度的可加性,放宽了隐马尔科夫模型的独立性假设。利用重叠滑动窗对脑电信号分段,然后对每段数据提取绝对均值、波长和小波包相对能量特征,构成特征序列用于CI-HMM的训练和分类。选取2008年BCI竞赛Datasets 1的两类运动想象数据进行分类实验,结果表明,该方法有效提高了隐马尔科夫模型方法对运动想象脑电信号分类的性能。

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