本文選題：腦機(jī)接口 + 運(yùn)動(dòng)想象��； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：在基于腦電圖(EEG)的腦機(jī)接口中，運(yùn)動(dòng)想象被認(rèn)為是最有效的方式之一。在運(yùn)動(dòng)想象的準(zhǔn)備和執(zhí)行過程中，，大腦的感覺運(yùn)動(dòng)區(qū)相關(guān)皮層在特定頻帶和特定時(shí)段發(fā)生事件相關(guān)去同步的現(xiàn)象。利用事件相關(guān)去同步的現(xiàn)象可以判別左右手的運(yùn)動(dòng)想象。 針對(duì)基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口，本文提出一種新的時(shí)間-頻率-空間的特征提取方法，即加強(qiáng)的濾波帶寬共同空間模式。在該特征提取方法中，發(fā)生事件相關(guān)去同步的腦區(qū)、頻帶和時(shí)段都被認(rèn)為是特征提取的重要因素。該特征提取方法將信號(hào)分成多個(gè)頻帶和多個(gè)時(shí)段，對(duì)每頻帶和時(shí)段的信號(hào)進(jìn)行共同空間模式(CSP)濾波，再利用兩種特征選擇方法對(duì)所有特征進(jìn)行自動(dòng)選擇。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：基于準(zhǔn)確率的特征選擇方法比基于互信息的特征選擇方法有更高的分類準(zhǔn)確率。最后利用腦機(jī)接口競(jìng)賽數(shù)據(jù)對(duì)于本文提出特征提取方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證。 針對(duì)加強(qiáng)濾波帶寬共同空間模式選取的特征，本文分別利用線性判別分類器，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器以及樸素貝葉斯分類器對(duì)其分類效果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示：樸素貝葉斯分類器對(duì)于該方法提取的特征具有較好的分類性能。 本文屬于應(yīng)用數(shù)學(xué)與生命科學(xué)的跨學(xué)科交叉研究。
[Abstract]:In EEG-based brain-computer interface, motion imagination is considered to be one of the most effective methods. In the process of preparation and execution of motion imagination, the sensorimotor cortical associated with the brain occurs event-related desynchronization in a specific frequency band and a specific period of time. The phenomenon of event correlation desynchronization can be used to distinguish the motion imagination of the left and right hand. For the brain-computer interface based on motion imagination, a new time-frequency-space feature extraction method is proposed in this paper, which is the enhanced filtering bandwidth common spatial pattern. In this feature extraction method, the event-related de-synchronous brain regions, frequency bands and time periods are considered to be important factors in feature extraction. The feature extraction method divides the signal into multiple frequency bands and multiple periods. The common spatial mode (CSP) filter is used to filter the signals in each frequency band and time period, and then the two feature selection methods are used to automatically select all the features. The experimental results show that the feature selection method based on accuracy has higher classification accuracy than the feature selection method based on mutual information. Finally, the effectiveness of the proposed feature extraction method is verified by using the BCI contest data. Aiming at the feature of common spatial pattern selection of enhanced filtering bandwidth, the classification effects of linear discriminant classifier, neural network classifier and naive Bayes classifier are compared in this paper. Experimental results show that the naive Bayesian classifier has good classification performance for the features extracted by this method. This paper is a cross-disciplinary study of applied mathematics and life science.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP334.7

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本文編號(hào)：2107841