BPSO

如何引用本文：Murat Arican，Kemal Polat（2020）。基于二进制粒子群优化（BPSO）的EEG信号通道选择及其

近年来，国家支持的项目试图提高残疾人的社会参与度。然而，即使是患有运动神经元疾病 (MND)、全滑行状态 (TSD) 等神经肌肉疾病的人，其沟通能力也会受到干扰。脑机接口 (BBA) 已有几十年的历史，研究数量呈指数级增长，目前正在开发中，以使患有此类疾病的人能够与周围环境进行交流。拼写系统是 BBA 系统，它可以检测人们在屏幕上的字母和数字矩阵上关注的字母，并通过应用程序将其转换为文本。在这种情况下，通过屏幕上字母的随机闪烁，它旨在检测由于刺激而导致大脑中发生的电变化。研究表明，个体遇到的刺激会导致 EEG 信号中出现一个振幅，称为 P300，介于 250 到 500 毫秒之间。脑机接口通过 EEG 信号为因中风或神经退行性疾病而行动受限的个体提供环境互动。 EEG 信号的多通道结构既增加了系统成本，又降低了处理速度。因此，通过在过程中检测更多活动电极来降低系统成本，可以提高人们的可访问性。在此背景下，在电极选择中使用优化技术，通过随机选择方法确定最有效的通道。在研究中，使用基于群体的优化技术之一的粒子群优化算法与两个分类器（SVM 和 Boosted Tree）一起使用，并确定了八个最常选择的通道，以提高系统在速度和准确性方面的性能。