基于核主角的眼动脑电信号辨识系统

张井想 甘良志 赵荣刚 蒋大伟 岳大超

摘 要脑电信号是一种微弱的生理信号，包含了复杂的人体信息，需要特殊的模拟前端进行采集。不同眼动状态下的脑电信号有所差异，核主角算法可有效的对其识别，辨识出各种眼动状态。

【关键词】脑电信号 模拟前端 核主角 眼动辨识

脑电信号十分微弱，数量级为微伏级，频率段在0.5-100Hz，这对于模拟前端采集装置提出很高要求。设计出良好的采集装置是脑电研究的基础。不同状态下的脑电信号幅值大小、频率端有所不同，对于采集到的脑电信号做分类、辨识，有助于对脑电的研究及脑机接口的应用。本文设计了一套基于核主角的眼动脑电信号辨识系统，主要包括模拟前端的设计和算法的设计研究。模拟采集前端，可以准确的采集到脑电信号。对采集到的脑电信号运用核主角算法对其进行分类辨识，有效识别出不同状态下的脑电信号。

1 模拟前端设计

本系统的模拟前端设计结构包括：采集电极、滤波网络、滤波放大模块、模数转换模块、微处理器模块、电源模块。

采集电极选用Agcl电极，相比于其它材质，它更加有助于脑电信号的采集。滤波网络包含无源低通滤波和输入保护电路，无源低通滤波由RC组合而成，具有较好的抗频率混叠效果。输入保护电路串联在低通滤波电路后，由两个稳压二极管组成，保护脑电采集设备。AD8232模块衔接在滤波网络后，滤波网络信号输出端与AD8232模块信号输入端相连，对输入信号做进一步处理。AD8232模块的内部集成了放大电路、右腿驱动电路、滤波电路，其中高通滤波器采用双极点，低通滤波器采用无使用约束运算放大器创建，为三极点型。AD7606模块进行模数信号的转换，将从AD8232模块得到的模拟信号转换为数字信号，再通过串口将处理得到的脑电信号传送至微处理器模块。液晶模块、SD卡模块、串口模块、Wi-Fi模块是微处理器模块的外围模块。液晶模块外挂于微处理器模块下，用于显示数据的处理效果；SD卡模块与微处理器模块相连，用于存储数据；Wi-Fi模块与微处理器模块相连，作为另一种数据存储方式，直接将数据上传至服务器；电源模块为其他模块提供电压。微处理器模块对数字信号做软件滤波处理，处理后得到的数据可在液晶模块显示，并可以通过Wi-Fi模块，将处理后数据传送至服务器，或者通过SD卡模块，将处理后数据保存在SD卡中。

2 核主角

核函数可以在特征中用线性方法解决原始空间中的非线性问题，主成分分析（PCA）的线性问题。B.Scholkopf结合核函数和主成分分析，得到一种研究原始空间非线性关系的方法，即KPCA。本文在研究KPCA的基础上，对其稍作改进，得到核主角的方法。其原理如下：

设和分别是两个零均值的随机变量X和随机变量Y的两组样本。和构成两个行向量。和是两个子空间。θ为两个空间的主角，满足：

，。整理重新定义式：

，。转化为特征值问题为：

式中、、、可以用核矩阵来求得，最大特征值λl，即λl=cos θ为特征子空间SA和SB夹角的余弦值。

3 实验设计与过程分析

本实验尝试使用基于核主角的不同眼动状态识别方法。不同眼动状态的脑电数据在特征空间中形成不同的特征子空间，计算不同眼动状态样本的特征子空间与当前的眼动状态的特征子空间之间的夹角，通过监测相似度的变化情况，最后计算相似度平均值来判断当前眼睛处于哪种状态。

本实验利用脑电信号采集板，采集闭眼、向上、向下、向左和向右五种不同眼动状态的脑电信号数据，然后用核主角对校验样本与训练样本相似度进行分析与总结。其具体实现步骤如下：

（1）采集五种不同眼动状态下的数据各10组；

（2）分别取五种不同眼动状态下的数据的前2组作为校验样本；

（3）计算五种不同眼动状态下的校验样本与训练样本的相似度；

（4）运用核主角算法计算五种不同眼动状态下的单盲数据与校验样本的相似度；

（5）最后采用平均法计算核主角。

4 实验结果分析

分别以不同眼动状态数据作为校验样本，其余状态数据作为训练样本，所做实验结果如表1所示。

由表1可以看出，当以不同状态数据为校验样本时，训练样本为同类数据时，相似度很高，不同类数据相似度略有差异。以闭眼状态为校验样本进行说明：闭眼与闭眼数据相似度为0.9-1，闭眼与向左数据相似度为0.4-0.5，闭眼与向右数据相似度为0.54-0.6，闭眼与向上数据相似度为0.68-0.7，闭眼与向下数据相似度为0.72-75。当闭眼数据作为校验样本时，可以根据相似度判断训练样本的眼动状态类型。

参考文献

[1]甘良志.核学习算法与集成方法研究[D].浙江大学，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.融合眼电信息的多任务模式脑—机接口系统研究与实现[D].天津理工大学，2017.

作者简介

张井想（1991-），男，工程硕士学位。主要研究方向为医疗电子。

作者单位

江苏师范大学 江苏省徐州市 221116