Metoda raspodijeljenog zajedničkog prostornog uzorka za klasifikaciju EEG signala sučelja mozak-računalo u jednoj procjeni

Common spatial pattern (CSP) method is highly successful in calculating spatial filters for motor imagery-based brain-computer interfaces (BCIs). However, conventional CSP algorithm is based on a single wide frequency band with a poor frequency selectivity which will lead to poor recognition accuracy. To solve this problem, a novel Partitioned CSP (PCSP) algorithm is proposed to find the most relevant spatial frequency distribution with motor imaginary, so that the algorithm has flexible frequency selectivity. Firstly, we partition the dataset into frequency components using a constant-bandwidth filters bank. Then, a features selection method based on the Bhattacharyya distance is adopted for PCSP features ranking, selection and evaluation. Subsequently, the PCSP features are used to obtain scores which reflect the classification capability and being used for EEG signal classification. The experimental results on 4 subjects showed that the PCSP method significantly outperforms the other two existing approaches based on conventional CSP and Common Spatio-Spectral Pattern (CSSP).Metoda zajedničkog prostornog uzorka (eng. common spatial pattern, CSP) je vrlo uspješna u izračunu prostornih filtara za sučelja mozak-računalo zasnovana na motoričkoj predodžbi (eng. brain-computer interface, BCI). Međutim, konvencionalni CSP algoritam je zasnovan na jednom širokom pojasu frekvencija s lošom selektivnosti frekvencija što rezultira manjom točnošću prepoznavanja. Za rješavanje navedenog problema u ovom radu je predložen novi raspodijeljeni CSP algoritam za pronalaženje najznačajnije prostorno frekvencijske distribucije s motoričkom predodžbom, sa svojstvima fleksibilne selektivnosti frekvencije. Početna faza metode je podjela podataka na frekvencijske komponente korištenjem filtarskog sloga s konstantnom širinom pojasa. Potom, prilagođena je metoda odabira svojstava zasnovana na Bhattacharyya udaljenosti za rangiranje, odabir i evaluaciju PCSP svojstava. Zatim, PCSP svojstva se koriste za dobivanje ocjena koje reflektiraju mogućnosti klasifikacije te za klasifikaciju EEG signala. Eksperimentalni rezultati na 4 ispitanika pokazali su da PCSP metoda po performansama značajno nadmašuje druga dva postojeća pristupa zasnovana na konvencionalnom CSP-u i zajedničkom prostor-spektralnom uzorku (eng. common spatio-spectral pattern, CSSP)