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申请/专利权人：北京物资学院

摘要：本发明的目的在于提供一种基于随机森林的注意诱发脑电特征分析与识别方法，结合了小波变换和随机森林的脑电处理及分类，无需做特征选择，表现出很强的鲁棒性，对广义误差使用无偏估计，有较强的泛化能力，通过实验验证，该模型准确率高于其他模型，更加适用于注意相关引起的脑电信号变化分类，能够有效提高注意诱发脑电特征检测的速度和准确率，为促进脑电信号检测技术的实践应用提供有力的技术支持。

主权项：1.一种基于随机森林的注意诱发脑电特征分析与识别方法，包括以下步骤：S1：脑电信号预处理选取额区：F3、Fz、F4，额中区FC5、FC6，中央区：C3、Cz、C4，顶区：P3、Pz、P4，枕区：O1、Oz、O2，共14个导联的脑电信号数据，对输入的脑电信号参考电极设置为Fz导联，转变设置为双侧乳突平均参考，然后去除横竖眼电信号、去除伪迹、校正、滤波；S2：脑电信号小波包能量特征分析S2.1将步骤S1得到的脑电信号采用小波变换的多分辨分析特性将预处理后的脑电信号进行多尺度分解，从而提取5个子频率段信号：δδ:0-4Hz、θθ：4-8Hz、αα：8-14Hz、ββ：14-30Hz、γγ：30-40Hz；在进行小波包分解时，先对信号进行降采样处理，脑电信号的采样率由1000Hz降低到256Hz；S2.2分别计算5个子频率段的小波包能量值，小波包能量公式如下： 其中表示第j层第i个小波结点的能量值，表示第j层第i个小波结点对应的小波分解系数，k表示小波分解紧致集；将时域信号进行7层小波分解，然后基于上述公式，分别计算5个子频率段的小波包能量值如下： 其中Eδ、Eθ、Eα、Eβ、Eγ表示δ、θ、α、β、γ的小波包能量值；S2.3计算5个子频率段的能量之和，小波总包能量公式如下：Etotle＝Eδ+Eθ+Eα+Eβ+EγS2.4计算8个频率参数δ、θ、α、β、γ、αθ、βα、θβ的相对小波包能量值如下： 其中Pδ、Pθ、Pα、Pβ、Pγ、Pαθ、Pβα、Pθβ分别表示δ、θ、α、β、γ、αθ、βα、θβ的相对小波包能量值；S2.5分别计算每一个导联的不同阶段相对小波包能量均值，得到具有统计意义的小波包能量参数；S2.6使用脑地形图法选取特征导联，以初始阶段小波包能量为参考，使用差值法绘制注意状态和选择状态的差异脑地形图；S3：基于随机森林的注意诱发脑电特征分析与识别S3.1在每个导联上分别提取共计n个相对小波包能量特征的训练样本进行自举重采样生成多个训练样本集；S3.2对每一新的训练样本集构造决策树，在决策树的生成过程中，每次从候选特征集中随机选取多个特征作为当前节点决策的备选特征，从多个特征中选出能最有效划分训练样本的特征；S3.3对多棵决策树的输出进行投票，按照少数服从多数的原则做出决策；S3.4使用模型输出值加权平均的方式融合模型用特征空间区域特征分别构建随机森林预测模型，得到预测值，计算预测值的工作特性曲线下的面积值AUC，通过各组的AUC加权平均预测值。

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