【摘要】：腦機(jī)接口（Brain Computer Interface,BCI）是近年來生物醫(yī)學(xué)和信號(hào)處理等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，它是人與外界交流的一種新興方法，這種方法可以讓大腦發(fā)出的信息不經(jīng)過外周神經(jīng)和肌肉組織的傳輸，直接對(duì)外部的設(shè)備進(jìn)行控制，根據(jù)它的這一特性人們研究出了擁有不同功能的腦機(jī)接口系統(tǒng)，例如根據(jù)腦信號(hào)來控制的輪椅等，方便了人們的生活。而要獲得功能性比較好的腦機(jī)接口系統(tǒng)，就要提高腦電信號(hào)識(shí)別率，為了實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，國內(nèi)外的研究者進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，也取得了許多成果。本文在這些研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)腦電信號(hào)的采集、預(yù)處理、特征提取和分類四個(gè)方面進(jìn)行了深入的研究，并提出了兩種可以提高識(shí)別率的算法。 首先，考慮到局部信息對(duì)信號(hào)識(shí)別的重要性，利用子模塊法對(duì)信號(hào)稀疏表示進(jìn)行識(shí)別。針對(duì)信號(hào)中含有的噪聲問題，用帶通濾波器進(jìn)行濾波的預(yù)處理方法，然后采用共同空間模式對(duì)子模塊的信號(hào)進(jìn)行濾波處理，提取子模塊的能量特征，隨后對(duì)子模塊的能量特征進(jìn)行稀疏表示，根據(jù)稀疏逼近殘差來判斷子模塊所屬的類別，分配每一個(gè)子模塊一張票，，計(jì)算所有子模塊中每類票數(shù)，根據(jù)票數(shù)的多少判斷測(cè)試樣本的所屬類。 其次，為了提高腦電信號(hào)的分類正確率，提出一種基于信號(hào)投影能量特征的稀疏表示分類算法。首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波預(yù)處理，然后利用滑動(dòng)窗將信號(hào)分成若干段，通過基于投影能量的方法提取每段的信號(hào)特征，將各段的特征進(jìn)行組合，獲得該信號(hào)的特征，再對(duì)信號(hào)的特征進(jìn)行稀疏表示，利用稀疏逼近殘差，判斷信號(hào)類別。 最后，對(duì)本文進(jìn)行了總結(jié)，以及對(duì)腦電信號(hào)的未來進(jìn)行了展望。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2239543