基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法和识别方法

摘要

本发明公开了一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法，采集6导联扫视眼电信号并对其进行带通滤波处理，将滤波后的数据使用ICA方法建立对应不同扫视任务背景下的空域滤波器组后，进行线性投影，获取扫视信号的空域特征参数。本发明还公开了一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法的识别方法，对眼动数据库中每个实验样本建立ICA空域滤波器组，提取特征参数，结合支持向量机进行交叉验证，确定最优ICA滤波器组及SVM模型参数；使用最优ICA空域滤波器组进行滤波后送入SVM分类器中进行识别。本发明的一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法与识别方法，具有识别正确率更高、扩展性更强、应用前景良好等优点。

主权项

一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、多导联扫视信号采集与预处理：使用8个生物电极获取受试者上、下、左、右扫视时带有数据标签的6导联眼电信号；并将原始多导联眼电信号使用带通滤波器进行滤波，以去除噪声干扰；步骤2、ICA空域滤波器设计：使用单次实验数据y_i(i＝1,…,N)进行ICA分析，并根据独立成份在采集电极的映射模式，自动选择扫视相关独立分量和对应的ICA滤波器，建立对应不同扫视任务背景下的ICA空域滤波器组{D_li，D_ri，D_ui，D_di}(i＝1,…,N)；步骤3、特征生成：指使用步骤(2)所生成的ICA空域滤波器组{D_li，D_ri，D_ui，D_di}对原始6导联扫视信号进行线性投影，以生成对应任务背景下的扫视信号空域特征参数。