【摘要】：腦一機(jī)接口(Brain-Computer Interfaces, BCI)是在人腦和計(jì)算機(jī)或其它電子設(shè)備之間建立的一種直接信息交流和控制通道,是一種不依賴于常規(guī)大腦輸出通路(外周神經(jīng)和肌肉組織)的全新信息交流系統(tǒng)。BCI作為一種全新的信息交換與控制技術(shù),為癱瘓病人,特別是那些喪失了基本肢體運(yùn)動(dòng)功能但思維正常的患者,提供一種與外界進(jìn)行信息交流與控制的新途徑,正受到越來越廣泛的關(guān)注。 Alpha波(頻率為8-13Hz的腦電信號(hào))在閉眼時(shí)產(chǎn)生,睜開眼睛后明顯減弱或消失,所以非常容易控制。通常情況下,α波的振幅要比其他腦電圖波的振幅大一位數(shù),加上它具有比較強(qiáng)的周期性,很容易觀測(cè)到它的變化。基于以上原因,本課題采用α波作為研究對(duì)象。 LabVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench)是一種圖形化的編程語言和開發(fā)環(huán)境,它廣泛地被工業(yè)界、學(xué)術(shù)界和研究實(shí)驗(yàn)室所接受,被公認(rèn)為是標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集和儀器控制軟件。在LabVIEW環(huán)境下,設(shè)計(jì)α波的采集系統(tǒng)與分析系統(tǒng)。 在Alpha波的采集和分析過程中,受到各種各樣噪聲的影響,為有效地提取和分析檢測(cè)信號(hào)中的有用信息,提出采用獨(dú)立分量分析(Independent component analysis, ICA)的方法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行去噪處理。方法：工頻噪聲、心電偽跡以及腦電波源信號(hào)之間的關(guān)系是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的,滿足ICA方法的分離條件,可將α波去噪問題轉(zhuǎn)化為獨(dú)立分量分離問題。在Matlab中編程,采用收斂速度快的FastICA算法把腦電信號(hào)中的工頻噪聲和心電偽跡作為獨(dú)立信號(hào)分離出去,得到去噪后的α波。通過ICA方法對(duì)噪聲進(jìn)行分離后,腦電信號(hào)中的噪聲基本被消除,并且可很好地保留腦電信號(hào)有用成分。 識(shí)別部分采用改進(jìn)的BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)作為a波分類器。使用Matlab軟件對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果中,得到了網(wǎng)絡(luò)的收斂曲線,并得到了較高的識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)證明使用BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)α波進(jìn)行分類是完全可行的。
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP334.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2621486