發(fā)布時間：2020-06-19 23:11

【摘要】：作為一種有效的特征提取技術(shù),經(jīng)典的共同空間模式(common spatial patterns,CSP)算法被廣泛地用于基于運動想象多通道腦電(electroencephalography,EEG)信號的腦-機接口(brain-computer interfaces,BCI)系統(tǒng)的分類問題中。因傳統(tǒng)的CSP算法對兩類EEG數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣進行建模,容易受到信號中由于樣本容量太少而出現(xiàn)的奇異值、異常值和噪聲的影響,從而降低了算法的性能。而局部時間共同空間模式(local temporal common spatial patterns,LTCSP)算法以及局部時間相關(guān)共同空間模式(local temporal correlation common spatial patterns,LTCCSP)算法因考慮到信號的局部時間結(jié)構(gòu),能夠提取出腦電信號中一些潛在的更具有判別信息的特征,較傳統(tǒng)的CSP算法具有更好的魯棒性以及分類能力。但這些算法的目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式都是基于L2-范數(shù)的,對于一些信號幅值遠(yuǎn)大于正常腦電信號的異常值,L2-范數(shù)的平方算子會使得這些奇異值信號進一步被放大,影響了協(xié)方差矩陣的估計,表現(xiàn)出其對于異常值的敏感性。此外,大部分CSP及其改進算法都僅僅考慮到腦電信號的幅值信息而忽略了神經(jīng)相位同步信息,沒有考慮到信號內(nèi)在的特點,不利于算法性能的提升。為了進一步提升分類的魯棒性,本文采用Lp(0p2)-范數(shù)泛化LTCCSP算法的目標(biāo)函數(shù)表達(dá)式,稱之為基于Lp-范數(shù)的局部時間相關(guān)共同空間模式(Lp-norm-based LTCCSP,LTCCSP-Lp)算法。同時針對CSP算法Lp建模中包含的絕對值運算符和商的表達(dá)形式的最優(yōu)空間濾波向量的求解問題,在MM(minorization-maximization)算法的構(gòu)架下設(shè)計了一種簡單的迭代算法,并從理論上驗證了迭代算法的收斂性,并通過在二維模擬數(shù)據(jù)集和三組真實BCI競賽腦電數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了算法的有效性。本文還通過將神經(jīng)活動的同步信息引入到CSP算法的建模中,提出了一種相位同步共同空間模式算法——局部時間鎖相共同空間模式(local temporal phase locking value common spatial patterns,LTPCSP)算法,并對性能表現(xiàn)良好的LTPCSP算法進行了進一步的Lp-范數(shù)泛化的研究,提出了基于Lp-范數(shù)的局部時間鎖相共同空間模式(Lp-norm-based LTPCSP,LTPCSP-Lp)算法從而得到更具神經(jīng)生理學(xué)可解釋性的特征提取算法。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：R318;TN911.7
【圖文】：

患有精神或精神退行性疾病的病人，由于大腦通過脊髓及外圍常信息流被擾亂，使其的行為意圖受到影響，如肌萎縮側(cè)索硬化發(fā)性硬化癥等疾病都會引起患者神經(jīng)路徑的損傷，從而使其喪失，失去了自由運動的能力，進而造成了患者生理上甚至心理上疾當(dāng)前有限的醫(yī)療水平，這些受損的神經(jīng)系統(tǒng)還不能得到直接有效口（brain-computer interface, BCI）作為一個為大腦提供全新非肌恢復(fù)途徑應(yīng)運而生。目前，腦-機接口不僅在康復(fù)醫(yī)療領(lǐng)域得到認(rèn)知、軍事及休閑娛樂等領(lǐng)域都得到了廣泛地運用。-機接口概述口作為大腦與計算機或其他電子設(shè)備之間進行信息傳遞的通訊系經(jīng)和肌肉組織，為人類和外界進行交流溝通提供了一種新途徑[1]。來自兩個部分，一種是通過腦信號提取出的特征來控制外部設(shè)備種是通過用戶給系統(tǒng)的反饋并使系統(tǒng)不斷調(diào)整適應(yīng)部分。

謀塵爸

本文編號：2721470