林煜深吸一口气,开始讲解:

        “首先,我观察到运动想象时,大脑运动皮层的μ节律(8-13Hz)和β节律(13-30Hz)会产生事件相关去同步化,也就是功率下降。但这个变化很微弱,而且非线性。“

        他调出一张图:

        “传统的CSP方法,只是找空间滤波器,把信号变换到方差最大的方向。但它假设信号是线性的,高斯的,这在实际中往往不成立。“

        “所以我用相空间重构,把时间序列嵌入到高维空间,在这个空间里,非线性的动力学结构会变得更明显。“

        “然后用Lyapunov指数,量化信号的混沌程度。我发现,运动想象时的脑电信号,Lyapunov指数会发生变化,这是一个很好的区分特征。“

        “最后用局部线性预测,在相空间里预测下一个状态。预测误差反映了信号的复杂度,也是一个有效特征。“

        “把这些非线性特征输入SVM,就能达到83%的准确率。“

        林煜讲完,韩教授点了点头,眼神里满是赞许:

        “思路很清晰,实现也很扎实。林煜,你做了一件很了不起的事。“

  The content is not finished, continue reading on the next page