【摘要】： 近年來，由于計(jì)算機(jī)硬件和信號(hào)處理技術(shù)的飛速發(fā)展，使得人們利用腦電信號(hào)與計(jì)算機(jī)之間進(jìn)行通訊成為可能。腦機(jī)接口(BCI)就是一種不依賴于腦的正常輸出途徑(外周神經(jīng)系統(tǒng)及肌肉組織)，而是基于腦電信號(hào)實(shí)現(xiàn)人腦與計(jì)算機(jī)或其它電子設(shè)備進(jìn)行通訊和控制的一種新的人機(jī)接口方式。腦機(jī)接口作為一種全新的信息交換和控制技術(shù)，可以為那些思維正常但有嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)障礙的患者提供語言交流和環(huán)境控制，并且在自動(dòng)控制、軍事領(lǐng)域也有潛在的應(yīng)用價(jià)值。鑒于其巨大的應(yīng)用前景，腦機(jī)接口已經(jīng)引起國際科學(xué)界的高度重視，成為腦科學(xué)、康復(fù)工程、生物醫(yī)學(xué)工程及人機(jī)控制領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。 大腦在進(jìn)行不同的思維活動(dòng)時(shí)會(huì)激活大腦皮層不同區(qū)域并能誘發(fā)不同EEG節(jié)律的生理現(xiàn)象，使得利用EEG信號(hào)對(duì)思維作業(yè)進(jìn)行分類成為可能，并成為利用思維作業(yè)來設(shè)計(jì)BCI的依據(jù)之一。在基于思維作業(yè)的BCI系統(tǒng)中，用戶進(jìn)行左右手想象運(yùn)動(dòng)、數(shù)學(xué)思維運(yùn)算等有關(guān)的思維活動(dòng)，通過腦電采集裝置采集相應(yīng)的腦電信號(hào)，提取特征進(jìn)行分類，然后將不同的思維活動(dòng)與不同的指令結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)人腦和外部設(shè)備的通信。 在BCI系統(tǒng)中，腦電信號(hào)的采集、特征提取和識(shí)別是關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。如果這些環(huán)節(jié)處理的不好，系統(tǒng)就不能正確解讀出使用者的思維意圖，也就不能對(duì)控制設(shè)備發(fā)出符合使用者的控制信號(hào)。本文主要基于腦電信號(hào)對(duì)不同的思維任務(wù)進(jìn)行分類，針對(duì)以上環(huán)節(jié)開展相關(guān)的工作： 本文采用獨(dú)立分量分析方法(ICA)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行處理。在醫(yī)學(xué)信號(hào)的采集過程中，頭皮腦電的記錄數(shù)據(jù)常�；烊胍恍﹤污E，去除這些偽跡是必要的。獨(dú)立分量分是近年發(fā)展起來的一種新的統(tǒng)計(jì)方法，其基本思想是將觀察信號(hào)按統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的原理通過優(yōu)化算法分解為若干獨(dú)立成分，將ICA用于消除EEG中干擾噪聲和模式提取已成為今年研究的熱點(diǎn)。本文對(duì)ICA的基本原理和典型算法進(jìn)行了研究，重點(diǎn)介紹了Infomax算法和FastICA算法，并驗(yàn)證ICA在語音信號(hào)和腦電信號(hào)中的消噪效果，實(shí)驗(yàn)表明ICA能夠在保護(hù)有用信號(hào)的同時(shí)較為成功地削弱甚至完全消除腦電信號(hào)中的各種干擾信號(hào)，將在醫(yī)學(xué)信號(hào)處理領(lǐng)域內(nèi)有廣大的應(yīng)用前景。 本文中采用AR模型系數(shù)來描述腦電信號(hào)的特征。對(duì)于本文采用的思維腦電信號(hào)，建立6階的AR模型進(jìn)行特征提取，采用AR模型的系數(shù)作為特征樣本進(jìn)行分類。并且設(shè)計(jì)一個(gè)合適的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對(duì)各種思維腦電信號(hào)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，取得了較好的分類結(jié)果。本文對(duì)二種到五種思維作業(yè)腦電信號(hào)進(jìn)行分類，都獲取了較高的分類正確率。
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TP334.7;TP18
【圖文】：

腦機(jī)接口的輸出可能去控制光標(biāo)的移動(dòng)、字母或圖標(biāo)的選擇、輪椅的轉(zhuǎn)動(dòng)等，同時(shí)還提供反饋，使用戶和腦機(jī)接口能夠互相適應(yīng)�；镜哪X機(jī)接口如圖1一1所示。它可以分為三個(gè)子系統(tǒng):腦電信號(hào)的采集子系統(tǒng)，腦電信號(hào)的處理子系統(tǒng)和輸出子系統(tǒng)。腦電信號(hào)采集子系統(tǒng)收集并數(shù)字化從頭皮或者頭皮表面測(cè)量所記錄的EEG信號(hào);數(shù)字化的腦電信號(hào)被送入信號(hào)處理子系統(tǒng)，在那里要經(jīng)過一個(gè)或者多個(gè)特征量的提取過程(例如空間濾波等)，把包含著使用者信息和指令編碼的特征信號(hào)提取出來，然后由分類器對(duì)所提取的

2.1.2腦電信號(hào)的采集腦電信號(hào)屬于“V級(jí)的微弱信號(hào)，頻率范圍在0.5一30Hz之間。根據(jù)國際腦電圖學(xué)會(huì)的建議，目前國內(nèi)外普遍采用國際10/20系統(tǒng)電極放置法，圖2一1所示。將鼻根和枕外粗隆的聯(lián)結(jié)線分作10等份。其中點(diǎn)為頭頂(vertex)，然后把鼻根，外耳孔和枕外粗隆的聯(lián)結(jié)線也做10等份。根據(jù)以頭頂為中心的同心圓與半徑的交叉點(diǎn)來確定電極部位。冬功嚕圖2一1:10/20電極安放位置在國際10/20系統(tǒng)中，有21個(gè)電極位置，電極的名稱分別為:rPI，即2，F(xiàn)3，F(xiàn)4，C3

第三章獨(dú)立分量分析的原理和算法A在腦電消噪中的應(yīng)用分量分析方法是為了解決“雞尾酒會(huì)”問題:m個(gè)人對(duì)著n個(gè)話筒(m圖區(qū)分出m個(gè)人講話的具體內(nèi)容。顯然，通過n個(gè)話筒和放大器之信號(hào)是m個(gè)源信號(hào)的混合。在這兒，選用了男女兩路語音信號(hào)源，x2的矩陣模擬兩個(gè)源的混合，應(yīng)用ICA實(shí)現(xiàn)分離兩個(gè)混合信號(hào)。

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9 朱瑾;基于膚色和獨(dú)立分量分析的人臉檢測(cè)技術(shù)研究[D];華僑大學(xué);2005年

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本文編號(hào)：2751259