脑-机接口中基于ERS/ERD的自适应空间滤波算法

在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)研究中,如果样本规模小,共同空间模式(Common Spatial Patterns,CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感,鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter,ASF)算法,抽取滤波后脑电信号的方差作为特征,并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与CSP不同,ASF是迭代算法,具有软判决机制,能够依据历代更新后的滤波器,自适应地降低离群点对各类特征中心计算带来的影响。采用BCI competition 2003和2005中两套数据集进行实验,结果表明:尤其是在训练样本少的情况下,相对于CSP,ASF所提取的特征分类效果更好。