基于核主角的眼動腦電信號辨識系統

張井想 甘良志 趙榮剛 蔣大偉 岳大超

摘 要腦電信號是一種微弱的生理信號，包含了復雜的人體信息，需要特殊的模擬前端進行采集。不同眼動狀態下的腦電信號有所差異，核主角算法可有效的對其識別，辨識出各種眼動狀態。

【關鍵詞】腦電信號 模擬前端 核主角 眼動辨識

腦電信號十分微弱，數量級為微伏級，頻率段在0.5-100Hz，這對于模擬前端采集裝置提出很高要求。設計出良好的采集裝置是腦電研究的基礎。不同狀態下的腦電信號幅值大小、頻率端有所不同，對于采集到的腦電信號做分類、辨識，有助于對腦電的研究及腦機接口的應用。本文設計了一套基于核主角的眼動腦電信號辨識系統，主要包括模擬前端的設計和算法的設計研究。模擬采集前端，可以準確的采集到腦電信號。對采集到的腦電信號運用核主角算法對其進行分類辨識，有效識別出不同狀態下的腦電信號。

1 模擬前端設計

本系統的模擬前端設計結構包括：采集電極、濾波網絡、濾波放大模塊、模數轉換模塊、微處理器模塊、電源模塊。

采集電極選用Agcl電極，相比于其它材質，它更加有助于腦電信號的采集。濾波網絡包含無源低通濾波和輸入保護電路，無源低通濾波由RC組合而成，具有較好的抗頻率混疊效果。輸入保護電路串聯在低通濾波電路后，由兩個穩壓二極管組成，保護腦電采集設備。AD8232模塊銜接在濾波網絡后，濾波網絡信號輸出端與AD8232模塊信號輸入端相連，對輸入信號做進一步處理。AD8232模塊的內部集成了放大電路、右腿驅動電路、濾波電路，其中高通濾波器采用雙極點，低通濾波器采用無使用約束運算放大器創建，為三極點型。AD7606模塊進行模數信號的轉換，將從AD8232模塊得到的模擬信號轉換為數字信號，再通過串口將處理得到的腦電信號傳送至微處理器模塊。液晶模塊、SD卡模塊、串口模塊、Wi-Fi模塊是微處理器模塊的外圍模塊。液晶模塊外掛于微處理器模塊下，用于顯示數據的處理效果；SD卡模塊與微處理器模塊相連，用于存儲數據；Wi-Fi模塊與微處理器模塊相連，作為另一種數據存儲方式，直接將數據上傳至服務器；電源模塊為其他模塊提供電壓。微處理器模塊對數字信號做軟件濾波處理，處理后得到的數據可在液晶模塊顯示，并可以通過Wi-Fi模塊，將處理后數據傳送至服務器，或者通過SD卡模塊，將處理后數據保存在SD卡中。

2 核主角

核函數可以在特征中用線性方法解決原始空間中的非線性問題，主成分分析（PCA）的線性問題。B.Scholkopf結合核函數和主成分分析，得到一種研究原始空間非線性關系的方法，即KPCA。本文在研究KPCA的基礎上，對其稍作改進，得到核主角的方法。其原理如下：

設和分別是兩個零均值的隨機變量X和隨機變量Y的兩組樣本。和構成兩個行向量。和是兩個子空間。θ為兩個空間的主角，滿足：

，。整理重新定義式：

，。轉化為特征值問題為：

式中、、、可以用核矩陣來求得，最大特征值λl，即λl=cos θ為特征子空間SA和SB夾角的余弦值。

3 實驗設計與過程分析

本實驗嘗試使用基于核主角的不同眼動狀態識別方法。不同眼動狀態的腦電數據在特征空間中形成不同的特征子空間，計算不同眼動狀態樣本的特征子空間與當前的眼動狀態的特征子空間之間的夾角，通過監測相似度的變化情況，最后計算相似度平均值來判斷當前眼睛處于哪種狀態。

本實驗利用腦電信號采集板，采集閉眼、向上、向下、向左和向右五種不同眼動狀態的腦電信號數據，然后用核主角對校驗樣本與訓練樣本相似度進行分析與總結。其具體實現步驟如下：

（1）采集五種不同眼動狀態下的數據各10組；

（2）分別取五種不同眼動狀態下的數據的前2組作為校驗樣本；

（3）計算五種不同眼動狀態下的校驗樣本與訓練樣本的相似度；

（4）運用核主角算法計算五種不同眼動狀態下的單盲數據與校驗樣本的相似度；

（5）最后采用平均法計算核主角。

4 實驗結果分析

分別以不同眼動狀態數據作為校驗樣本，其余狀態數據作為訓練樣本，所做實驗結果如表1所示。

由表1可以看出，當以不同狀態數據為校驗樣本時，訓練樣本為同類數據時，相似度很高，不同類數據相似度略有差異。以閉眼狀態為校驗樣本進行說明：閉眼與閉眼數據相似度為0.9-1，閉眼與向左數據相似度為0.4-0.5，閉眼與向右數據相似度為0.54-0.6，閉眼與向上數據相似度為0.68-0.7，閉眼與向下數據相似度為0.72-75。當閉眼數據作為校驗樣本時，可以根據相似度判斷訓練樣本的眼動狀態類型。

參考文獻

[1]甘良志.核學習算法與集成方法研究[D].浙江大學，2010.

[2]Belkacem A N，Hirose H，Yoshimura N，et al.Classification of Four Eye Directions from EEG Signals for Eye-Movement-Based Communication Systems[J].Journal of Medical & Biological Engineering，2014，34（06）：581-588.

[3]李長海.融合眼電信息的多任務模式腦—機接口系統研究與實現[D].天津理工大學，2017.

作者簡介

張井想（1991-），男，工程碩士學位。主要研究方向為醫療電子。

作者單位

江蘇師范大學 江蘇省徐州市 221116