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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明提出了一种结合集成DCPM和GCN的运动想象识别方法，解决了现有技术中信号信噪比低，特征提取复杂度高，识别时间窗长的问题，实现步骤为：MI脑电信号预处理；计算DSP空间滤波器；集成DSP，形成EDSP空间滤波器，对MI特征域整体表达；接力计算，刻画MI信号在不同特征域的交叉性空间关系；GCN分类识别MI信号。本发明将每组得到的DSP空间滤波器集成，简化了数据处理的过程，通过结合EDSP空间滤波器接力计算邻接矩阵和图拉普拉斯算子，丰富了滤波后信号的特征，充实了邻接矩阵对节点信息的刻画，在短时间窗的情况下也保证了较高的识别准确率，提高了MI‑BCI系统中的识别效率，可应用在机器人控制等人机交互场景中。

主权项：1.一种结合集成DCPM和GCN的运动想象识别方法，其特征在于，通过判别空间模式匹配DCPM算法计算不同类别运动想象MI脑电信号的判别空间模式DSP空间滤波器，随后将DSP空间滤波器集成得到集成判别空间模式EDSP空间滤波器，利用EDSP对所有类别的MI脑电信号进行空间滤波，基于滤波后的信号计算邻接矩阵和图拉普拉斯算子用于定义图卷积神经网络GCN中的卷积操作，并将滤波后的信号输入GCN中，最终得到识别结果，包括有如下步骤：步骤1，MI脑电信号预处理：采集受试者执行c类不同运动想象任务时的脑电信号，每类运动想象任务均进行设定实验次数，即Ntr次，采集脑电通道中的数据，脑电通道数为Nch，采样点数为Nt，将受试者执行每类运动想象任务所有试次的MI脑电信号记为X，将受试者执行不同运动想象任务时的MI信号X在[8-30Hz]进行带通滤波，并调整每类MI信号X维度为Nt×Ntr×Nch；步骤2，计算DSP空间滤波器：将不同类别的MI信号两两分组组合，共得到g个组合，对每个组合利用DCPM算法最大化组内两类信号的类间差异，最小化同类信号的类内差异，每个组合得到一个DSP空间滤波器U，g个组合共得到g个DSP空间滤波器；步骤3，集成DSP，形成EDSP空间滤波器，对MI特征域整体表达:集成DSP空间滤波器，将g个组合计算得到的DSP空间滤波器在列维度上按顺序进行拼接集成，形成并得到EDSP空间滤波器UEnsemble，EDSP空间滤波器是MI信号特征域的整体表达；步骤4，接力计算，刻画MI信号在不同特征域的交叉性空间关系：结合EDSP空间滤波器计算邻接矩阵，进而利用邻接矩阵计算图拉普拉斯算子，形成接力计算；使用空间滤波器UEnsemble对每一类MI信号X滤波，随后对滤波后信号进行归一化，并合并归一化后所有类别的MI信号得到空间滤波后的信号XFiltered，根据XFiltered计算基于Pearson相关系数的邻接矩阵Adj，邻接矩阵Adj描述了不同组内MI信号在相同的脑电通道上的相关性，对MI空间结构完整地刻画，并根据邻接矩阵Adj计算图拉普拉斯算子，利用得到的图拉普拉斯算子定义GCN中针对XFiltered的卷积操作；步骤5，GCN分类识别MI信号：搭建GCN，使用图拉普拉斯算子对GCN中的输入执行图卷积操作，共进行v次不同尺度的图卷积操作，并在每次卷积操作后均执行最大池化操作，随后利用一层全连接层将池化层的输出特征平面化，最终采用SoftMax激活函数根据全连接层输出的特征对MI信号进行识别分类，得到不同受试者经结合集成DCPM和GCN方法的MI信号识别结果。

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