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马尔科夫切换文献资料
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基于马尔科夫切换过程的运动想象信号分类
隐马尔科夫模型(HMM)在脑机接口(BCI)领域中已经得到很好的应用,尤其是在运动想象(MI)信号的分类中.但是,很多传统的方法只是利用隐马尔科夫模型描述信号的动态特性,再根据观测数据求得模型参数,然后进行信号分类.由于脑电信号低信噪比、高维数和状态复杂的特点,在研究中先用分层Dirichlet过程(HDP)描述MI信号,利用HDP自聚类特性,然后使用AR模型描述MI信号的时间特性,后结合马尔科夫切换过程(MSP)描述MI信号的动态特性,以此来充分地描述MI信号.随后对实验室采集的数据和2003年BCI国际大赛的部分数据,使用HDP-AR-HMM模型对MI信号分类,获得很好的分类效果,准确率分别是99.00％、92.00％和72.46％.实验结果表明,所提出的方法可以取得更好的运动想象信号分类.
