5、基于脑电图信号的关键词识别：方法与成果

基于脑电图信号的关键词识别：方法与成果

研究背景与数据采集

在脑机接口（BCI）和智能设备的研究领域，脑电图（EEG）信号的关键词分类是一个重要的研究方向。本次研究选取了年龄在20 - 25岁的10名受试者（7男3女），构建了一个包含1200个样本（12 * 10 * 10）的数据集，所选受试者均熟悉相关关键词且身体健康，无精神和身体障碍。

数据采集在特定实验室进行，受试者需坐在扶手椅上，旁边放置屏幕，整个过程在电磁屏蔽室中进行。采集前，需获取受试者的书面同意，并告知实验将用于脑机接口应用。通过PowerPoint设置简单的显示屏幕，每5秒显示一个关键词信号，该过程重复5次。

数据预处理

由于EEG信号可能包含大量伪影和噪声，会影响分类系统的性能，因此采用快速独立成分分析（Fast ICA）对EEG数据进行预处理。Fast ICA通过分解将每个EEG数据向量从噪声数据中分离出来，得到独立成分（ICs），用于后续的特征提取。

具体步骤如下：
1. 使用Fast ICA对称方法，同时估计所有成分（所有权重向量）。
2. 通过以下方程对步骤进行正交化：
- (w = (ww^T)^{-\frac{1}{2}} w)
- 其中(w)是权重向量矩阵((w_1w_2 \cdots w_n)^T)，(ww^T = QDQT)是特征值分解。
3. 通过以下方程获得(ww^T)的平方根：
- ((ww^T)^{-\frac{1}{2}} = QD^{-\frac{1}{2}} QT)
- 其中(Q)表示特征向量矩阵，特征值的对角矩阵在矩阵(D)中计算。
4. 重复上述过程，直