【摘 要】
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在多模态脑机接口(Brain-computer interface,BCI)研究中,通道选择是直接影响系统性能的关键因素.针对脑电图(Electroencephalogram,EEG)和功能性近红外光谱(Functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)各自通道之间存在冗余信息和噪声干扰,本文提出了一种基于PF(Pearson-Fisher,PF)系数的通道选择方法.首先将表征信号间相关性的Pearson系数与表征特征间可分性的Fisher值相结合,构建代表任务区分性
【机 构】
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杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
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在多模态脑机接口(Brain-computer interface,BCI)研究中,通道选择是直接影响系统性能的关键因素.针对脑电图(Electroencephalogram,EEG)和功能性近红外光谱(Functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)各自通道之间存在冗余信息和噪声干扰,本文提出了一种基于PF(Pearson-Fisher,PF)系数的通道选择方法.首先将表征信号间相关性的Pearson系数与表征特征间可分性的Fisher值相结合,构建代表任务区分性的PF系数,并设置合理阈值对通道进行选择.然后提取EEG中的共空间模式(Common space pattern,CSP)特征和fNIRS中的统计特征.最后通过收缩线性判别分析(Shrinking linear discriminant analysis,SLDA)分类器进行分类.在对心理算数(Mental arithmetic,MA)任务数据的分类实验中,本文所提出方法分类精度可以达到90.8％,表明了该方法的有效性和鲁棒性.
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姿态确定系统是航天器的重要组成部分,姿态信息有误会导致航天器姿态失稳甚至失控.针对航天器故障样本集小、故障标签稀缺的问题,提出一种基于门控循环单元-自编码器(Gated Recurrent Unit-AutoEncoder,GRU-AE)的航天器姿态敏感器故障诊断方法,首先在正常数据集上训练GRU-AE模型,得到模型的姿态预测值,计算预测值与真实值之间的预测残差作为故障识别的阈值.在测试集上,如果模型对某一数据的预测残差超过了阈值,则认为该数据存在异常,采用DBSCAN聚类对故障进行定位.实验证明,该方法
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