【摘要】：腦電信號體現了大腦神經細胞的節(jié)律性運動,在臨床醫(yī)學與康復工程等領域有重要的研究價值。腦-機接口技術為大腦和外界計算機等機器設備之間的信息交互提供了可能性,該技術不依賴肢體神經系統和肌肉組織的參與,使“思想”變成“行動”,具有重要的理論科研價值,還具有廣闊的實際應用前景,已經成為生物醫(yī)學工程等領域的一個研究熱點,而基于運動想象腦電信號的研究是腦-機接口的一個非常重要的分支。本文主要研究了基于多類意識任務識別的電動車腦電控制方法。從課題的研究背景和研究意義著手,闡述了腦電信號的特征,分析了運動想象腦電信號的預處理方法、特征提取方法以及模式識別分類的方法等。采用美國Neurosky公司研發(fā)生產的Think Gear AM芯片進行腦電信號的提取,并采用Fast ICA算法對提取到的腦電信號進行預處理,然后對預處理后的腦電信號運用雙樹復小波-共空間模式的方法進行特征提取,再運用多核學習支持向量機的方法對提取到的特征向量進行模式分類識別,設計符合要求的硬件電路,包括主控電路、系統通信電路、電機驅動電路等,實現腦電信號控制電動小車的向前、左轉、右轉和停止。并對電動車實驗平臺的性能進行了測試,取得了良好的實驗效果。與傳統的腦電信號提取方法相比,本文采用的雙樹復小波-共空間模式算法,使得腦電信號的通道數量變少,數據運算時間變短,提升了效率和抗干擾性能。這使得腦電信號提取變得簡單、準確。
【圖文】：

- 2 -圖 1-1 完整 BCI 系統的組成圖Fig.1-1 Complete BCI system component show國內外的研究現狀及發(fā)展趨勢許多大學以及科研機構都在進行腦電信號方面的研究，號有更深層次的理解，這些國家包括：中國、美國、英來自于美國的研究機構有：University of California、Caity、University of Maryland、University of Pittsburgh Medopkins University、Emotive 公司以及 NeuroSky 公司等科研究機構分別為：University of Tübingen；Canadian 日本 Mariko Mori 公司；我國的研究機構有：清華大學團隊、華南理工自動化學院的李遠清團隊，浙江大學求

規(guī)則的腦電信號，但腦電信號的頻率主要分布在 0.5~30Hz。因此，依據不頻率將腦電信號劃分為五個波段：δ 節(jié)律波(0.5~4Hz)、θ 節(jié)律波(4~8Hz)律波(8~14Hz)、β 節(jié)律波(14~30Hz)、γ 節(jié)律波(>30Hz)。每個波段的頻率、及起源等方面也是不一樣的[25]。波形圖如圖 2-1 所示。.2 腦電信號的采集.2.1 國際標準電極的放置方法在對腦電信號的進行實時采集時，要想獲取更加完整的 EEG 信號的時頻域信息就需要多個導聯。電極在頭皮上的放置方法非常多，，在現在的研通常使用國際 10-12 系統電極放置法(電極與其相鄰電極之間的距離是 10%%)，該放置法是國際腦電圖學會建議采用的標準電極放置法[26]，如圖 2-2。
【學位授予單位】：哈爾濱理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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本文編號：2706022