第53章：第一个小项目 (第2/3页)

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。

　　“83.2%?你确定没算错?“

　　“确定!我用交叉验证测了三遍,结果都是83%以上!“林煜激动地说。

　　张浩站起来,仔细看着代码和结果,眉头越皱越紧,但眼神越来越亮。

　　“你这个方法……“他翻看着代码,“相空间重构,Lyapunov指数,局部线性预测,再加SVM分类……“

　　“对,就是上次组会我说的非线性方法。“林煜说。

　　张浩沉默了几秒,然后看着林煜,眼神里有震惊,也有敬佩:

　　“林煜,你知道吗?我们这个项目,已经做了一年多,准确率一直卡在70%左右。我试过十几种方法,都上不去。“

　　“我只是……运气好。“林煜有些不好意思。

　　“不是运气。“张浩摇摇头,“你是真的懂。你不仅懂理论,还能把它实现出来。这种能力,很多博士生都没有。“

　　他转身,走向韩教授的办公室:“老师!林煜的算法成功了!“

　　韩教授正在看论文,听到张浩的话,抬起头:“成功了?“

　　“准确率83.2%,超过目标了!“张浩说。

　　韩教授站起来,快步走到林煜的电脑前,仔细看着结果,然后看着代码,最后看着林煜。

　　“林煜,详细跟我讲讲你的方法。“

　　林煜深吸一口气,开始讲解:

　　“首先,我观察到运动想象时,大脑运动皮层的μ节律(8-13Hz)和β节律(13-30Hz)会产生事件相关去同步化,也就是功率下降。但这个变化很微弱,而且非线性。“

　　他调出一张图:

　　“传统的CSP方法,只是找空间滤波器,把信号变换到方差最大的方向。但它假设信号是线性的,高斯的,这在实际中往往不成立。“

　　“所以我用相空间重构,把时间序列嵌入到高维空间,在这个空间里,非线性的动力学结构会变得更明显。“

　　“然后用Lyapunov指数,量化信号的混沌程度。我发现,运动想象时的脑电信号,Lyapunov指数会发生变化,这是一个很好的区分特征。“

　　“最后用局部线性预测,在相空间里预测下一个状态。预测误差反映了信号的复杂度,也是一个有效特征。“

　　“把这些非线性特征输入SVM,就能达到83%的准确率。“

　　林煜讲完,韩教授点了点头,眼神里满是赞许:

　　“思路很清晰,实现也很扎实。林煜,你做了一件很了不起的事。“

　　“谢谢老师。“林煜说。

　　“不用谢我。“韩教授说,“这是你自己的成果。张浩,把这个算法整合到系统里,我们准备写论文。“

　　“好的。“张浩点头。

　　韩教授看着林煜,笑了:“林煜,你才大一,就能做出这样的成果,将来不可限量。“

　　林煜不好意思地低下头。

　　晚上,实验室聚餐,庆祝项目突破。

　　几个师兄师姐围坐在一起,吃着火锅,聊着天。

　　“林煜,你太厉害了!“刘梅说,“我做了两年脑机接口,都没想到用混沌理论。“

　　“我也是受韩老师启发。“林煜说。

　　“别谦虚了。“王磊难得多说了几句,“你的代码我看了,写得很漂亮,注释也很清楚。很多博士生都写不出这么好的代码。“

　　张浩举起杯子:“来,敬林煜一杯!虽然你让我这个博士生很没面子,但我还是要说,你是真的牛!“

　　大家都笑了,举起杯子碰在一起。

　　（本章未完，请点击下一页继续阅读）