运动想象的脑电信号本身就很微弱,再加上各种噪声干扰,很难准确识别。我们试过很多滤波方法,但效果都不明显。“
韩教授点点头,然后看向林煜:“林煜,你有什么想法?“
所有人的目光都集中在林煜身上。
林煜深吸一口气,站起来,走到白板前。
“我看过张师兄的数据和代码。“林煜说,“CSP+LDA是很经典的方法,但它有个前提假设:脑电信号是线性的,高斯分布的。“
“但实际上呢?“韩教授问。
“实际上,大脑是非线性系统。“林煜在白板上画了一个示意图,“神经元之间的相互作用是非线性的,脑电信号的产生机制也是非线性的。如果我们用线性方法,会损失很多信息。“
张浩皱了皱眉:“那你的意思是?“
“我想试试非线性动力学方法。“林煜说,“具体来说,用混沌理论对脑电信号建模,然后设计自适应的非线性滤波器。“
“混沌理论?“刘梅有些惊讶,“那不是物理学的东西吗?“
“对,但它可以用在脑电信号处理上。“林煜说,“我上次已经和韩老师讨论过基本思路,现在想在这个项目上实现它。“
张浩看了看韩教授,韩教授点点头:“让他试试。“
“好吧。“张浩说,“那你需要什么数据?“
“把原始的脑电数据给我,还有被试的任务标签。“林煜说,“我自己写代码处理。“
“你会写代码?“王磊终于开口了。
“会一点MATLAB和Python。“林煜说。
“行,我晚点把数据传给你。“王磊说。
接下来的一个月,林煜几乎每天都泡在实验室。
早上八点到晚上十点,除了吃饭和必要的休息,他都在电脑前,对着那些脑电数据,一行一行地写代码,一遍一遍地调试算法。
他先用相空间重构,把一维的脑电时间序列转换成多维的轨迹。
然后计算Lyapunov指数,量化信号的混沌特性。
接着用局部线性预测,提取非线性特征。
最后用支持向量机(SVM)作为分类器,因为SVM天然适合处理非线性问题。
每一步,他都要反复调试参数,反复验证结果。
有时候,一个小bug能困扰他一整天。
有时候,参数调整了几十次,准确率还是上不去。
但他没有放弃,一次次地试错,一次次地优化。
而在这个过程中,他的“规则视野“发挥了巨大的作用。
当他盯着那些复杂的脑电波形时,他能“看见“隐藏在噪声下面的真实信号模式。
当他在调试算法参数时,他能“看见“参数空间中的最优区域。
当他在分析数据时,他能“看见“那些线性方法无法捕捉的非线性之间的关联。
这种直觉,让他少走了很多弯路,让他能够比别人更快地找到问题的关键。
2005年8月10日,下午三点。
林煜盯着电脑屏幕,看着最新的测试结果,心跳加速。
准确率:83.2%
他揉了揉眼睛,又看了一遍。
没错,83.2%!
比原来的68%提高了15个百分点!
超过了75%的目标!
“师兄!“林煜冲到张浩的工位前,“成功了!“
张浩正在写论文,抬起头:“什么成功了?“
“算法!准确率上去了!“林煜把笔记本电脑拿给他看。
张浩看着屏幕上的数字,愣住了。
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