A Time-Frequency Approach to Feature Extraction for a Brain-Computer Interface with a Comparative Analysis of Performance Measures

A Time-Frequency Approach to Feature Extraction for a Brain-Computer Interface with a Comparative Analysis of Performance Measures

Tác giả: Damien Coyle, Girijesh Prasad, T. M. McGinnity

Lĩnh vực: Kỹ thuật hệ thống thông minh, Xử lý tín hiệu ứng dụng

Nội dung tài liệu:

Nghiên cứu này trình bày phương pháp trích xuất đặc trưng dựa trên kỹ thuật thời-tần số (time-frequency – TF) áp dụng cho giao diện não-máy tính (Brain-Computer Interface – BCI). Phương pháp này sử dụng tín hiệu điện não đồ (EEG) thu được từ các đối tượng thực hiện tưởng tượng vận động tay trái và tay phải. Quy trình trích xuất đặc trưng (Feature Extraction Procedure – FEP) tập trung vào việc xử lý thông tin miền tần số và đạt được độ phân giải thời-tần số bằng cách định vị các phép biến đổi Fourier nhanh (FFT) của tín hiệu trong các cửa sổ thời gian cụ thể. Các đặc trưng được trích xuất từ cửa sổ xử lý chính (main feature extraction window) và sau đó được phân loại bằng phương pháp phân tích phân biệt tuyến tính (Linear Discriminant Analysis – LDA). Phương pháp này cho thấy khả năng ứng dụng tiềm năng trong BCI trực tuyến và đạt được hiệu suất tốt khi được đánh giá bằng các chỉ số như độ chính xác phân loại (Classification Accuracy – CA), tốc độ truyền thông tin (Information Transfer – IT) và thông tin tương hỗ (Mutual Information – MI). Bài báo cũng phân tích tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc đánh giá hệ thống BCI.