腦-機(jī)接口是一種全新的信息交流和控制方式,它能提供人腦與計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備之間直接交流和控制的通道。它不依賴于傳統(tǒng)的外圍神經(jīng)和肌肉輸出通道,是當(dāng)前腦科學(xué)中研究的熱點(diǎn)。腦-機(jī)接口的控制信號(hào)包括事件相關(guān)電位,感知運(yùn)動(dòng)節(jié)律,穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位,運(yùn)動(dòng)起始時(shí)刻視覺(jué)誘發(fā)電位,以及它們之間的混合信號(hào)。穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位因其具有高的信噪比、響應(yīng)時(shí)間短,成為最為常用的控制信號(hào)之一被應(yīng)用腦-機(jī)接口系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)�；诜�(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位的腦-機(jī)接口的系統(tǒng)具有非常高的信息傳輸率、訓(xùn)練時(shí)間少,使得該類腦-機(jī)接口成為當(dāng)前研究中熱點(diǎn)。有效的頻率識(shí)別方法對(duì)于開(kāi)發(fā)高效的腦-機(jī)接口系統(tǒng)至關(guān)重要。本文將主要研究頻率識(shí)別算法,主要內(nèi)容和結(jié)果概括如下:1)提出了一種基于局部時(shí)間信息約束的多變量同步指數(shù)的頻率識(shí)別新方法。該方法在協(xié)方差矩陣的建模過(guò)程中,引入Tukeys tricube加權(quán)函數(shù),有效地利用了信號(hào)的局部時(shí)間信息。通過(guò)在真實(shí)腦電數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn),結(jié)果證明提出的算法有效地改進(jìn)了原始基于多變量同步指數(shù)的頻率識(shí)別算法的性能。2)提出了一種新的融合典型相關(guān)系數(shù)的頻率識(shí)別算法。對(duì)于多導(dǎo)腦電信號(hào)的分析,典型相關(guān)分析可以給出多個(gè)典型相關(guān)系數(shù)。... 

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 課題研究意義
    1.2 腦-機(jī)接口
        1.2.1 腦-機(jī)接口的定義
        1.2.2 腦-機(jī)接口的信號(hào)采集方式
        1.2.3 腦-機(jī)接口的電生理信號(hào)
        1.2.4 腦-機(jī)接口的應(yīng)用
    1.3 穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位
    1.4 基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位的腦-機(jī)接口
        1.4.1 穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位的刺激編碼范式
    1.5 穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位的頻率識(shí)別算法
    1.6 本文研究的主要內(nèi)容
    1.7 技術(shù)路線與論文結(jié)構(gòu)
2 基于局部時(shí)間信息約束的頻率算法
    2.1 引言
    2.2 實(shí)驗(yàn)材料和方法
        2.2.1 基于多變量同步指數(shù)的頻率識(shí)別算法
        2.2.2 基于局部時(shí)間信息約束的多變量同步指數(shù)頻率識(shí)別算法
        2.2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
        2.2.4 算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    2.4 討論
    2.5 本章小結(jié)
3 融合典型相關(guān)系數(shù)的頻率識(shí)別算法
    3.1 引言
    3.2 實(shí)驗(yàn)材料和方法
        3.2.1 基于典型相關(guān)分析的多導(dǎo)頻率識(shí)別算法
        3.2.2 基于融合典型相關(guān)系數(shù)的頻率識(shí)別算法
        3.2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.4 討論
    3.5 本章小結(jié)
4 基于濾波器組的似然比檢驗(yàn)算法研究
    4.1 引言
    4.2 實(shí)驗(yàn)材料和方法
        4.2.1 基于似然比檢驗(yàn)的頻率識(shí)別算法
        4.2.2 基于濾波器組的似然比檢驗(yàn)頻率識(shí)別算法
        4.2.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.4 討論
    4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào)：3657988