【摘 要】
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噪声在线性系统中总是有害的,需要被滤除。然而在非线性系统中,噪声有时有助于增强系统的输出并优化系统的性能,这种现象称作随机共振。本文基于随机共振理论框架,研究了二分类运动想象任务中噪声对脑电信号分类识别的影响,并讨论随机共振现象的存在性。本文的研究主旨是运动想象脑电信号中的噪声效益,通过在脑电信号预处理阶段噪声的加入和分类识别阶段算法的改进,从而提高信号分类准确率。本文主要的研究内容如下:（1）在
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噪声在线性系统中总是有害的,需要被滤除。然而在非线性系统中,噪声有时有助于增强系统的输出并优化系统的性能,这种现象称作随机共振。本文基于随机共振理论框架,研究了二分类运动想象任务中噪声对脑电信号分类识别的影响,并讨论随机共振现象的存在性。本文的研究主旨是运动想象脑电信号中的噪声效益,通过在脑电信号预处理阶段噪声的加入和分类识别阶段算法的改进,从而提高信号分类准确率。本文主要的研究内容如下:（1）在运动想象脑电信号预处理阶段,向原始脑电信号中加入高斯噪声,提出五种脑电信号加噪方式,探究噪声加入的方式对分类系统的影响和最优加噪方式。通过共空间模式和小波包变换进行特征向量的提取与融合,利用K近邻分类器进行脑电信号分类识别,并在相同的实验环境下,使用非线性支持向量机和C4.5决策树分类器进行实验验证,避免出现偶然性。研究表明系统的分类准确率取决于高斯噪声强度、训练样本量和噪声加入的阶段;在原始脑电信号中加入适当强度的高斯噪声可以提高系统的分类准确率,增加训练样本量可以进一步提高系统的分类准确率,并且增加训练样本量的同时在训练集和测试集中加入适当强度相同的噪声系统可以获得最高的分类准确率;五种加噪方式中Case5（增加训练样本量,训练集和测试集均加入强度相同的噪声）时的噪声效益最显著。（2）在运动想象脑电信号分类识别阶段,提出一种异质集成学习方法。由LIBSVM、Ada Boost和BP神经网络组成异质集成分类器的基学习器,通过加权投票法对基分类器的分类结果进行二次选择,得到最终分类结果。在信号预处理阶段加入高斯噪声并采用最优加噪方式（Case5）。研究表明,无论加噪与否,异质集成分类器对系统都具有更好的分类性能,并且对噪声具有鲁棒性,体现出该异质集成算法的优越性。此外,本文还比较了不同分类器下系统在加噪和不加噪时分类准确率的差异性。发现噪声对分类系统性能的提升是有限的,随机共振对分类系统的优化只能起到辅助作用;分类器自身训练得越充分,系统中的噪声效益越小。（3）将脑电信号预处理阶段中加入的噪声类型从高斯噪声推广到广义高斯噪声,从概率密度分布函数的角度出发选取了三种常见的广义高斯噪声,分别为拉普拉斯噪声、高斯噪声和均匀噪声;在最优加噪方式（Case5）下,探究分类系统中的随机共振现象。研究表明,在原始脑电信号中加入适当强度的广义高斯噪声可以提高系统的分类准确率,其中加入拉普拉斯噪声对系统产生的噪声效益最大,高斯噪声其次,均匀噪声最小。原因在于加入广义高斯噪声能提高原始脑电信号的采样值,其中加入拉普拉斯噪声可以在几乎不改变原始脑电信号波形的前提下将原始脑电信号的采样值区间几乎提升一倍,加入高斯噪声和均匀噪声会对原始脑电信号的波形特征产生一定影响。
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