基于改進(jìn)的LMD運動想象信號識別*

趙利民，朱曉軍，高旭瑞

(太原理工大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山西 晉中 030600)

基于改進(jìn)的LMD運動想象信號識別*

趙利民，朱曉軍，高旭瑞

(太原理工大學(xué) 計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，山西 晉中 030600)

針對腦電信號非平穩(wěn)非線性特征，提出基于改進(jìn)的局部均值分解（Local Mean Decomposition，LMD）運動想象信號分類方法。首先結(jié)合改進(jìn)LMD算法和加窗原則選取4～6 s想象信號作為分類數(shù)據(jù)，提取包含μ節(jié)律和β節(jié)律的PF分量；其次計算所選分量的樣本熵值；最后用支持向量機進(jìn)行分類預(yù)測，并用分類準(zhǔn)確率進(jìn)行評估。實驗結(jié)果表明，運用改進(jìn)LMD比傳統(tǒng)LMD方法的識別率更高，從而驗證該方法的有效性。

LMD；加窗原則；樣本熵；PF分量；支持向量機

0 引言

在腦機接口中，人們在想象單側(cè)手運動時，對側(cè)相應(yīng)初級感覺運動皮層區(qū)的腦電信號幅值降低，這種現(xiàn)象稱為事件相關(guān)去同步(Event-Related Desynchronization，ERD)；同側(cè)腦電信號幅值升高，稱為事件相關(guān)同步(Event-Related Synchronization，ERS)[1]。研究表明，在想象左/右手運動時，大腦感覺皮層的μ節(jié)律和β節(jié)律出現(xiàn)一定變化，并遵循ERD/ERS規(guī)律。為此，利用ERD/ERS現(xiàn)象進(jìn)行腦電信號的特征提取與分類成為BCI研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

在特征提取方面，LMD是一種新的自適應(yīng)非平穩(wěn)信號處理方法，能夠從原始信號中分離出純調(diào)頻信號和包絡(luò)信號，將其相乘便可以得到具有瞬時物理意義的PF分量[2]。目前，很多學(xué)者對基于LMD的運動想象信號進(jìn)行了研究。但是該方法在應(yīng)用時存在端點效應(yīng)問題，使得信號產(chǎn)生畸變，分解過程中可能會造成信號兩端端點發(fā)散，導(dǎo)致信號在重構(gòu)時丟失部分原有特征[3]。為了降低這種端點效應(yīng)的影響，本文采用改進(jìn)LMD算法進(jìn)行特征提取。

改進(jìn)LMD分解后的PF分量依次是高頻到低頻的時間序列，而樣本熵能衡量時間序列中產(chǎn)生新模式概率的大小，具有較好的抗噪和抗干擾能力，對丟失數(shù)據(jù)不敏感[4]。故用樣本熵對 PF分量進(jìn)行量化，可提高特征提取準(zhǔn)確率。

1 改進(jìn)的LMD算法

1.1 算法介紹

本文利用相似波形加權(quán)平均的端點延拓法來改善其端點效應(yīng)的影響，以左端點為例，設(shè)原始信號為 x(t)，具體算法如下[5]：

(1)x(t0)為起點，向右取 x(t)的曲線段，長度為 w(t)，并有且有一個極值點和一個過零點；

(2)設(shè) w(t)右端點是過零點，記為 x(tn)，則其中間點x(tm)=(x(t0)+x(tn))/2。以 x(tm)為參考點，沿時間軸 t向右平移子波 w(t)，若存在某一點 x(ti)與 x(tm)重合時，取以x(ti)為中點并與 w(t)等長子波，記為 wi(t)。計算 wi(t)與w(t)的波形匹配度 mi，并存儲該波形匹配度 mi與 wi(t)的前一小段數(shù)據(jù)波（取其長度為 0.1 l），將這些長度為0.1 l的左鄰數(shù)據(jù)波記為 v1(t)，v2(t)，…，vk(t)，并得到如下數(shù)據(jù)對集合[v，m]={(v(t)，m)|(v1(t)，m1)，(v2(t)，m2)…(vk(t)，mk)}：

(3)當(dāng)集合[v，m]為空時，表明原始信號波形不規(guī)則，不進(jìn)行延拓，轉(zhuǎn)步驟(5)；

(4)當(dāng)集合[v，m]不空時，將求得的波形匹配度按降序排列，得到 [v′，m′]。計算[v′，m′]中前n個數(shù)據(jù)對所有子波的加權(quán)平均值，得到平均波 va，并用 va延拓信號左端點；

(5)延拓結(jié)束。

同理可對信號右端點進(jìn)行延拓。

1.2 PF分量選擇

目前研究表明，人在想象左/右手運動時，其大腦運動感覺皮層的 μ節(jié)律(8～12 Hz)和 β節(jié)律(14～25 Hz)會出現(xiàn)一定變化[6]。腦電信號經(jīng)過改進(jìn)LMD分解成一系列PF分量之和，選出包含特征頻率多的PF分量作為分類輸入信號，以此提高特征提取的效率和精度。本文通過以下方法選出包含大部分μ節(jié)律和β節(jié)律的PF分量，具體步驟如下：

(1)通過改進(jìn)LMD方法將腦電信號分解為PF分量和，求取各個PF分量對應(yīng)的瞬時頻率F(t，f)，然后計算各個PF分量中8～25 Hz頻帶能量，如式(1)所示。

其中 F1，F(xiàn)2為所取頻率的上下限，即分別為8 Hz和 25 Hz；T1，T2為所取得特征時間的上下限；i=1，2，…，N，N為信號分解的PF分量個數(shù)。

(2)根據(jù)式(1)中結(jié)果，求取各個分量中8～25 Hz頻帶能量所占總能量的比例，得出該頻段能量的分布情況，最后選出該頻段能量分布較多的PF分量：

1.3 特征時間段選擇

在運動想象信號研究中，其ERD/ERS現(xiàn)象不能持續(xù)貫穿于整個信號時長，如果把整個時長的運動想象信號都作為研究對象，可能會包含許多噪聲信息，影響提取效率和精度。故本文通過選取特征頻段能量差異最大的時間段，找出ERD/ERS現(xiàn)象明顯的運動想象信號，具體步驟如下：

(1)將C3，C4導(dǎo)聯(lián)的運動想象信號分別經(jīng)過改進(jìn)LMD算法分解，得到兩組PF分量和；

(2)用 1.2節(jié)中介紹的方法選出特征頻段所占比例較大的PF分量，并計算選取分量的瞬時頻率；

(3)計算所選取 PF分量中滑動時間窗口長度為 m秒的特征頻段8～25 Hz能量，并規(guī)定滑動步長為n秒。

(4)計算 C3，C4對應(yīng)時間窗內(nèi)的能量差，將能量差最大時所對應(yīng)的時間段作為本文特征選擇最佳時間段。

2 樣本熵

設(shè)時間序列為x(1)，x(2)，…，x(N)，樣本熵具體計算過程如下[7]：

(1)將上述序列按順序組成m維矢量：

(2)計算Ym(i)與Ym(j)之間的距離：

(3)預(yù)先設(shè)定一個閾值t，計算每個i對應(yīng)的d[Ym(i)，Ym(j)]值，統(tǒng)計出其小于 t的數(shù)目，記為(r)，并求其與N-m的比值，記為(r)：

(5)對m+1，重復(fù)以上步驟(1)～(4)，求得 Bm+1(r)。得出該序列的樣本熵為：

在實際的應(yīng)用中，通常N的取值范圍都是有限的，故序列長度為N的樣本熵估計值如下：

3 SVM分類

將左右手想象運動識別看作二分類問題，用支持向量機建立模型。將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集。采用10-fold交叉驗證方法進(jìn)行度量，并求取其分類準(zhǔn)確率。

支持向量機是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，該算法首先將特征向量映射到一個高維空間，并在空間中依據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽分布建立一個超平面集合，再從此集合中選擇使得分類間隔最大的一個作為分界面，使得測試數(shù)據(jù)產(chǎn)生錯誤分類的概率更小[8]。SVM不但可以提高泛化性能，還可以解決高維和非線性問題，并避免局部極小值。

4 實驗分析

4.1 數(shù)據(jù)介紹

實驗數(shù)據(jù)來自于 BCI 2003競賽數(shù)據(jù)[9]。實驗中通過光標(biāo)移動來模擬左右手運動的思維過程。電極位置和時序圖如圖1所示。在9 s測試時長中，前2 s試驗者處于放松狀態(tài)，第2 s時系統(tǒng)發(fā)出一個聲音信號提示試驗者測試即將開始。這時顯示屏出現(xiàn)一個“+”字，持續(xù) 1 s。第3 s時，“+”字變?yōu)樽笥壹^，同時要求試驗者按照左右箭頭的提示想象左右手運動。

整個實驗分為 280組，訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)各140組，分為左手和右手兩個類別。信號采樣頻率128 Hz，包含C3、Cz、C4三個導(dǎo)聯(lián)，Cz為參考導(dǎo)聯(lián)。

圖1 電極位置和時序圖

4.2 實驗結(jié)果

本實驗利用改進(jìn)LMD算法對腦電信號進(jìn)行分解，因受試者在第3 s時開始進(jìn)行想象運動，到第9 s結(jié)束，故本文選取3～9 s內(nèi)不同時間段進(jìn)行分析。本文以C3導(dǎo)聯(lián)作為分析對象，圖2為C3導(dǎo)聯(lián)在3～9 s想象運動時改進(jìn)LMD分解示意圖，其中X(t)為原始信號。圖3為各個PF分量對應(yīng)的瞬時頻率圖。

圖2 原始信號及改進(jìn)的LMD分解示意圖

圖3 瞬時頻率圖

從圖3中可以看出第4個PF分量所包含的頻率基本在 5 Hz以下，故本文只選取前3個PF分量作為研究對象。隨機選取140組左右手想象信號進(jìn)行改進(jìn)LMD分解，得到各分量中特征頻率（8～25 Hz）所占比，對該140組所占比求平均值，得到特征頻率（8～25 Hz）分布情況（見圖4）?？芍狢3、C4導(dǎo)聯(lián)信號的特征頻率成分主要分布在PF2和PF3中，故本文只選取PF2和PF3作為后續(xù)特征時間選擇的研究對象。在選擇最優(yōu)特征時間段時，采用的滑動時間窗為2 s，滑動步長為 1 s，表1為傳統(tǒng)LMD和改進(jìn)LMD特征提取方法在各個時間段的分類結(jié)果。

圖4 運動想象信號8～25 Hz頻率分布

表1 分類結(jié)果對比表

從表中發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)LMD和改進(jìn)LMD均在4～6 s時間段提取的特征分類效果最好。故實驗中選取4～6 s的想象信號作為分類數(shù)據(jù)。本文以改進(jìn)LMD算法為例，先將4～6 s腦電信號分為一系列PF分量之和，然后將PF2和PF3的樣本熵作為特征向量進(jìn)行左右手想象運動的識別。圖5(a)和圖5(b)分別為想象左右手運動的樣本熵，從中可知想象左手運動時，C3導(dǎo)聯(lián)的樣本熵值大于C4導(dǎo)聯(lián)的樣本熵值；想象右手運動時，C3導(dǎo)聯(lián)的樣本熵于C4導(dǎo)聯(lián)。這與ERD/ERS現(xiàn)象完全符合，從而驗證了該方法的有效性。

圖5 想象左右手運動C3/C4導(dǎo)聯(lián)樣本熵值

4.3 實驗比較

隨機選擇140組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余為測試集。按照上述方法，將PF2和PF3的樣本熵作為SVM輸入特征進(jìn)行訓(xùn)練，然后對測試集進(jìn)行測試，最后將改進(jìn)LMD傳統(tǒng) LMD算法進(jìn)行比較，結(jié)果如圖6所示，其中 a表示傳統(tǒng)LMD算法，b表示傳統(tǒng)LMD和樣本熵，c表示改進(jìn)LMD，d表示改進(jìn)LMD和樣本熵。

由圖6可知，改進(jìn)LMD算法比傳統(tǒng)LMD識別率提高大約4個百分點，樣本熵可以提高分類準(zhǔn)確率，改進(jìn)LMD算法和樣本熵的結(jié)合使得分類準(zhǔn)確率達(dá)到最高，進(jìn)而表明本文方法的可行性。

圖6 實驗結(jié)果比較

5 結(jié)論

本文提出基于改進(jìn)LMD運動想象信號的判定方法，將PF2和PF3的樣本熵作為SVM的輸入向量進(jìn)行識別。通過和傳統(tǒng)LMD算法的分類效果進(jìn)行對比，結(jié)果表明本文提出的方法能夠有效對左右手運動想象信號進(jìn)行分類，并獲得較高的識別準(zhǔn)確率。

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Recognition for motor imagery signal based on improved LMD

Zhao Limin，Zhu Xiaojun，Gao Xurui
(College of Computer Science and Technology，Taiyuan University of Technology，Jinzhong 030600，China)

For the non-stationary and non-linear characteristics of electroencephalogram(EEG),this paper proposes a classification method based improved local mean decomposition(LMD)for motor imagery signal.Firstly,combining the improved LMD with window principle to select imagery signal of 4～6 second as classification data,and extract components PF that contain μ rhythm and β rhythm.Secondly,the sample entropy of corresponding components PF is calculated.Finally,the EEG is classified with support vector machine(SVM)and evaluated by the accuracy.The experiment results indicate that the improved LMD algorithm is better than traditional LMD algorithm in classification accuracy,which turns out the effectiveness of proposed approach.

local mean decomposition；window principle；sample entropy；PF components；support vector machine

TP18

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2016.03.033

趙利民，朱曉軍，高旭瑞.基于改進(jìn)的LMD運動想象信號識別[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2016，42(3)：116-119.

英文引用格式：Zhao Limin，Zhu Xiaojun，Gao Xurui.Recognition for motor imagery signal based on improved LMD[J].Application of Electronic Technique，2016，42(3)：116-119.

2015-11-15)

趙利民（1990-），男，碩士，主要研究方向：腦電信號處理。

朱曉軍（1977-），通信作者，男，博士，副教授，主要研究方向：智能算法、腦電信號處理，E-mail：349986202@qq.com。

高旭瑞（1991-），女，碩士，主要研究方向：社會網(wǎng)絡(luò)。

山西省青年基金項目（2013021016-3）