CSP, Common Spatial Patterns

CSP(Common Spatial Patterns) 알고리즘은 공간 필터를 사용하여 두 클래스의 식별성을 최대화하는 특징 추출 방법입니다.

 

CSP (Common Spatial Pattern):

CSP (Common Spatial Patterns)는 EEG (Electroencephalography) 신호를 처리하는 데 사용되는 분석 기법 중 하나입니다. 주로 Motor Imagery (MI) 분석에 적용되며, 사용자가 생각으로만 특정 동작을 상상하는 상태에서의 뇌 활동을 추출하기 위해 사용됩니다.

CSP의 원리는 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

1. 데이터 준비: CSP를 적용하기 전에, MI를 수행하는 동안의 뇌파 신호를 포함한 훈련 데이터를 준비합니다. 일반적으로 "이동" 및 "정지" 상태를 포함하며, 각 상태에서의 뇌파 신호를 사용하여 분석 모델을 학습시킵니다.

2. 공분산 계산: 이동 상태와 정지 상태에서의 뇌파 신호의 공분산 행렬을 계산합니다. 공분산 행렬은 신호의 상관 관계를 표현하는 행렬로, 두 상태 간의 차이를 파악하는 데 사용됩니다.

3. 정규화: 계산된 공분산 행렬을 정규화하여 공분산 행렬의 크기 효과를 제거합니다. 이렇게 함으로써, 분석 과정에서 큰 크기의 공분산 행렬이 결과에 지배적인 영향을 미치는 것을 방지할 수 있습니다.

4. 공분산 행렬 분해: 정규화된 공분산 행렬을 고유값 분해(Eigenvalue Decomposition)합니다. 고유값 분해는 공분산 행렬을 고유값과 고유벡터의 조합으로 분해하는 과정입니다.

5. 패턴 추출: 고유값 분해를 통해 얻은 고유값과 고유벡터를 사용하여 CSP 패턴을 추출합니다. 고유벡터는 각 상태에서의 뇌 활동의 공간 패턴을 나타내며, 고유값은 해당 패턴의 중요도를 나타냅니다.

6. 패턴 정렬: 추출된 CSP 패턴을 정렬합니다. 일반적으로 가장 큰 고유값에 해당하는 패턴이 가장 관련성이 높은 상태의 뇌 활동을 나타냅니다.

7. 필터 생성: 정렬된 CSP 패턴을 사용하여 공간 필터를 생성합니다. 이 필터는 뇌파 신호에 적용될 때, 특정 동작과 관련된 뇌 활동을 강조하도록 신

호를 변형시킵니다.

CSP를 통해 추출된 필터를 원래의 뇌파 신호에 적용하면, 특정 동작의 MI 상태와 관련된 뇌 활동이 강조된 신호를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 분류 알고리즘을 사용하여 실제로 상상한 동작의 종류를 식별하거나 제어 인터페이스로 활용할 수 있습니다.

CSP는 MI 분석에 널리 사용되는 강력한 기술로, 뇌-컴퓨터 인터페이스, 재활 치료, 생체 신호 기반의 제어 시스템 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다.

 

참고

ChatGPT

 

<3232B1E8C7FCB3B25F53432E687770> (pusan.ac.kr)

[알고리즘]Common Spatial Pattern(CSP) Algorithm : 네이버 블로그 (naver.com)

[알고리즘]Common Spatial Pattern(CSP) Algorithm