基于LM算法的脑电信号分类研究

为实现运动想象脑电信号的精准分类，提出以Levenberg－Marquardt算法（LM）替代BP神经网络构造分类器来提高分类识别率。实验以2008年BCI竞赛信号采集模式为标准，使用Emotive Epoc＋采集四类运动想象脑电信号，对采集的信号进行滤波去燥后，利用主成分分析提取特征值；然后分别用LM算法和BP神经网路进行分类识别做对比；最后基于MATLAB GUI设计串口通信界面与Arduino智能车链接验证算法的可行性。结果证明：该方法训练平均误差为5.630 6×10-7，分类准确率为86%，BP算法相对应为0.001 4、56%。相对比可知LM算法分类效果良好，验证过程中，智能车运行与算法识别方向一致，运行良好。此方法切实可行，为后期进一步开发脑机接口奠定了基础。