بهبود کارایی طبقه بندی کننده مبتنی بر نمایش تنک برای طبقه بندی سیگنالهای مغزی
Authors
abstract
در این مقاله مسئله طبقه بندی سیگنالهای eeg مبتنی بر تصور حرکتی برای یک سیستم واسط مغز-کامپیوتر (bci)، توسط طبقه بندی کننده مبتنی بر نمایش تنک (src) مورد توجه واقع شده است. این طبقه بندی کننده برای کارایی بالا نیاز به طراحی ماتریس دیکشنری قوی دارد. با توجه به کارایی بالای الگوریتم الگوهای مکانی مشترک (csp) در سیستمهای bci، از این روش برای طراحی ماتریس دیکشنری استفاده شده است. از معایب cspحساس به نویز بودن و مسئله فرایادگیری در مجموعه های آموزشی کم می باشد. برای رفع این معایب از دو نوع الگوریتم بهبود csp با نامهای glrcsp و dlrcsp استفاده شده است. استفاده از این روش ها منجر به افزایش میانگین درصد صحت تشخیص به میزان حدود 7/78 % نسبت به گونه استاندارد csp شده است. از سوی دیگر یکی از معایب طبقه بندی کننده src که از الگوریتم پایه bp استفاده می کند، زمان بر بودن آن می باشد. برای رفع این عیب، از الگوریتم جدید sl0 به عنوان جایگزین الگوریتم bp استفاده نمودیم. نتایج نشان داد که نه تنها زمان مرحله آزمون بسیار کاهش می یابد، بلکه این تغییر منجر به افزایش میانگین درصد صحت تشخیص به میزان 1/16 % نسبت به الگوریتم استاندارد پایه می شود.
similar resources
بهبود کارایی طبقه‌بندی‌کننده مبتنی بر نمایش تنک برای طبقه‌بندی سیگنالهای مغزی
In this paper, the problem of classification of motor imagery EEG signals using a sparse representation-based classifier is considered. Designing a powerful dictionary matrix, i.e. extracting proper features, is an important issue in such a classifier. Due to its high performance, the Common Spatial Patterns (CSP) algorithm is widely used for this purpose in the BCI systems. The main disadvanta...
full textطبقه بندی کننده دومرحله ای مبتنی بر نمایش تنک و کاربرد آن در تشخیص سرطان
ﺑﺎ ﺗﻮﺟﻪ ﺑﻪ ﻧﺘﺎﻳﺞ ﻣﻮﻓﻘﻴﺖﺁﻣﻴﺰ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪیﻛﻨﻨﺪﻩ ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ (src) ﻭ ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﺯﻳﺮﻓﻀﺎی ﺗﻨﮏ (ssc) ﺩﺭ ﻛﺎﺭﺑﺮﺩﻫﺎی ﻣﺨﺘﻠﻒ، ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﻣﻘﺎﻟﻪ ﺑﺎ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺍﻳﻦ ﺩﻭ ﺭﻭﺵ، ﻳﮏ ﺭﻭﺵ ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﺳﻠﺴﻠﻪ ﻣﺮﺍﺗﺒﻰ ﺍﺭﺍﺋﻪ ﻣﻰﺷﻮﺩ. ﺍﻳﺪﻩ ﺍﺻﻠﻰ ﺩﺭ ﺭﻭﺵﻫﺎی ﻃﺒﻘﻪﺑﻨﺪی ﻭ ﺧﻮﺷﻪﺑﻨﺪی ﻣﺒﺘﻨﻰ ﺑﺮ ﻧﻤﺎﻳﺶ ﺗﻨﮏ، ﻧﻤﺎﻳﺶ ﻫﺮ ﺩﺍﺩﻩ ﺑﻪ ﺻﻮﺭﺕ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺧﻄﻰ ﺗﻨﮏ ﺍﺯ ﺳﺎﻳﺮ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎ ﺍﺳﺖ ﺑﻪ ﮔﻮﻧﻪﺍی ﻛﻪ ﺩﺍﺩﻩﻫﺎی ﻣﺸﺎﺑﻪ ﺑﺎ ﺩﺍﺩﻩ ﻣﻮﺭﺩ ﻧﻈﺮ ﺩﺭ ﺍﻳﻦ ﺗﺮﻛﻴﺐ ﺧﻄﻰ ﺑﻴﺸﺘﺮﻳﻦ ﻭﺯﻥ ﺭﺍ ﺑﻪ ﺧﻮﺩ ﺍﺧﺘﺼﺎﺹ ...
full textبهبود عملکرد طبقه بندی کننده مبتنی بر نمایش تنک در سیستم های bci با بهسازی فرایند استخراج ویژگی و استفاده از الگوریتم بهینه یافتن پاسخ تنک
در سال های اخیر، واسط مغز – رایانه (bci)، به عنوان وسیله ای جدید برای ارتباط بین مغز انسان و محیط اطرافش مورد توجه قرار گرفته است. به منظور راه اندازی چنین سیستمی، همکاری چند بلوک از جمله بلوک های ثبت، پردازش سیگنال و رابط کاربری مورد نیاز است. بلوک پردازش سیگنال شامل بلوک های پیش پردازش و شناسایی الگو است و بلوک شناسایی الگو شامل دو مرحله استخراج ویژگی و طبقه بندی می باشد. در این مقاله از طبقه...
full textطبقه بندی افراد الکلی و غیر الکلی مبتنی بر ویژگی‌های فرکانسی و غیرفرکانسی سیگنال مغزی
اثر اصلی عمده و کوتاه مدت الکل بر سیستم اعصاب مرکزی است. مصرف مشروبات الکلی باعث ایجاد ناتوانی در مغز می‌شود به‌طوری‌که مصرف زیاد مشروبات الکلی باعث فلج‌شدن فعالیت‌های مغزی، دستگاه تنفس و در نتیجه مرگ می‌گردد. در این مقاله به‌منظور تشخیص مصرف الکل، سیگنال الکتروانسفالوگرام (EEG) بیست فرد شرکت‌کننده شامل 10 فرد الکلی و 10 فرد کنترل در 64 کانال مورد بررسی قرار گرفته است. به‌منظور تحلیل سیگنال EEG...
full textآشکارسازی حرکت پا در سیستم واسط مغز-رایانه کاربرفرما با استفاده از روش طبقه بندی مبتنی بر نمایش تنک سیگنال
سیستم های bciکاربرفرما در مقایسه با سیستمهای bciسنکرون، ارتباط طبیعیتر کاربر را با فضای خارج امکانپذیر می کنند. آشکارسازی بازه های وقوع حرکت در سیگنال پیوسته eegمسأله ای کلیدی در طراحی سیستمهای bci کاربرفرما مبتنی بر حرکت است. در این مقاله با استفاده از ویژگی بعد فرکتالی در باندفرکانسی 6 تا 36 هرتز و طراحی طبقه بند مبتنی بر نمایش تنک سیگنال، پدیده نورولوژیک همزمانی وابسته به رخداد (ers)- که...
full textMy Resources
Save resource for easier access later
Journal title:
پردازش علائم و داده هاجلد ۱۲، شماره ۳، صفحات ۴۳-۵۵
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023