基于運(yùn)動(dòng)想象腦電在線實(shí)時(shí)腦機(jī)接口系統(tǒng)的研究及應(yīng)用
發(fā)布時(shí)間:2023-04-27 04:28
腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interaction,BCI)是一種能夠繞過(guò)外周神經(jīng)和肌肉,直接利用腦電信號(hào)控制外部設(shè)備的新型人機(jī)交互技術(shù),涉及腦科學(xué)、信息技術(shù)、控制技術(shù)等多種學(xué)科,已被應(yīng)用到軍事、醫(yī)療、娛樂(lè)等多種領(lǐng)域;谶\(yùn)動(dòng)想象腦電的腦機(jī)接口是一類非常重要的范式,其性能比較顯著,可為神經(jīng)損傷患者搭建一個(gè)與外界交流的通道。本文以運(yùn)動(dòng)想象腦電為研究對(duì)象,闡述了運(yùn)動(dòng)想象腦電產(chǎn)生的機(jī)理,介紹了運(yùn)動(dòng)想象腦電采集的方法,然而針對(duì)其非線性、非平穩(wěn)以及易受干擾的特性,設(shè)計(jì)了左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的采集方案,成功獲取了5名被試的腦電數(shù)據(jù),然后對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理。通過(guò)對(duì)比不同自適應(yīng)預(yù)處理算法的分類效果,選擇出最優(yōu)分類結(jié)果對(duì)應(yīng)的處理方式,即采用快速獨(dú)立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)與小波包分解結(jié)合的形式。特征提取是BCI系統(tǒng)關(guān)鍵環(huán)節(jié),本文分別用AR模型和共空間模式(CSP)提取了5名被試進(jìn)行左右手運(yùn)動(dòng)想象的腦電特征,并采用支持向量機(jī)(SVM)作為分類器進(jìn)行分類,實(shí)驗(yàn)表明,CSP特征提取方法比AR模型有更高的分類準(zhǔn)確率。在模式分類...
【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 引言
1.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)構(gòu)成及應(yīng)用
1.2.1 腦機(jī)接口相關(guān)定義
1.2.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)的構(gòu)成
1.2.3 腦機(jī)接口的應(yīng)用領(lǐng)域
1.3 腦-機(jī)接口的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.1 國(guó)內(nèi)外腦機(jī)接口研究現(xiàn)狀
1.3.2 腦機(jī)接口研究存在的問(wèn)題
1.4 本文研究?jī)?nèi)容
第二章 基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口的基礎(chǔ)
2.1 人腦結(jié)構(gòu)和功能區(qū)介紹
2.1.1 人腦的解剖結(jié)構(gòu)
2.1.2 大腦皮層及功能分區(qū)
2.2 腦電信號(hào)基礎(chǔ)
2.2.1 腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理
2.2.2 腦電信號(hào)的特點(diǎn)及分類
2.3 事件相關(guān)同步/去同步現(xiàn)象
2.3.1 事件相關(guān)同步/去同步的概念
2.3.2 事件相關(guān)同步/去同步的量化方法
第三章 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的采集及預(yù)處理
3.1 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的采集
3.1.1 腦電采集過(guò)程
3.1.2 腦電采集實(shí)驗(yàn)裝置及電極放置
3.2 運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)范式
3.3 腦電信號(hào)預(yù)處理
3.3.1 基線漂移校正與帶通濾波
3.3.2 獨(dú)立成分分析
3.3.3 小波包原理
3.4 本章小結(jié)
第四章 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特征提取與分類
4.1 腦電信號(hào)的特征提取
4.1.1 基于AR模型的特征提取
4.1.2 基于CSP算法的特征提取
4.2 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分類方法
4.2.1 支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)
4.2.2 支持向量機(jī)的基本原理
4.3 本章小結(jié)
第五章 運(yùn)動(dòng)想象腦電在線實(shí)時(shí)BCI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用
5.1 腦機(jī)接口在線異步系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
5.1.1 總體框架設(shè)計(jì)
5.1.2 系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)
5.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
5.2.1 硬件設(shè)備
5.2.2 軟件系統(tǒng)
5.3 腦機(jī)接口系統(tǒng)的應(yīng)用——虛擬小車控制游戲
5.3.1 游戲說(shuō)明
5.3.2 評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)
5.3.3 通信準(zhǔn)則
5.3.4 結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表的論文、申請(qǐng)的專利
附錄B 攻讀碩士期間參與項(xiàng)目
本文編號(hào):3802870
【文章頁(yè)數(shù)】:76 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 引言
1.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)構(gòu)成及應(yīng)用
1.2.1 腦機(jī)接口相關(guān)定義
1.2.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)的構(gòu)成
1.2.3 腦機(jī)接口的應(yīng)用領(lǐng)域
1.3 腦-機(jī)接口的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3.1 國(guó)內(nèi)外腦機(jī)接口研究現(xiàn)狀
1.3.2 腦機(jī)接口研究存在的問(wèn)題
1.4 本文研究?jī)?nèi)容
第二章 基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口的基礎(chǔ)
2.1 人腦結(jié)構(gòu)和功能區(qū)介紹
2.1.1 人腦的解剖結(jié)構(gòu)
2.1.2 大腦皮層及功能分區(qū)
2.2 腦電信號(hào)基礎(chǔ)
2.2.1 腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理
2.2.2 腦電信號(hào)的特點(diǎn)及分類
2.3 事件相關(guān)同步/去同步現(xiàn)象
2.3.1 事件相關(guān)同步/去同步的概念
2.3.2 事件相關(guān)同步/去同步的量化方法
第三章 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的采集及預(yù)處理
3.1 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的采集
3.1.1 腦電采集過(guò)程
3.1.2 腦電采集實(shí)驗(yàn)裝置及電極放置
3.2 運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)范式
3.3 腦電信號(hào)預(yù)處理
3.3.1 基線漂移校正與帶通濾波
3.3.2 獨(dú)立成分分析
3.3.3 小波包原理
3.4 本章小結(jié)
第四章 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特征提取與分類
4.1 腦電信號(hào)的特征提取
4.1.1 基于AR模型的特征提取
4.1.2 基于CSP算法的特征提取
4.2 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分類方法
4.2.1 支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)
4.2.2 支持向量機(jī)的基本原理
4.3 本章小結(jié)
第五章 運(yùn)動(dòng)想象腦電在線實(shí)時(shí)BCI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用
5.1 腦機(jī)接口在線異步系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
5.1.1 總體框架設(shè)計(jì)
5.1.2 系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)
5.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
5.2.1 硬件設(shè)備
5.2.2 軟件系統(tǒng)
5.3 腦機(jī)接口系統(tǒng)的應(yīng)用——虛擬小車控制游戲
5.3.1 游戲說(shuō)明
5.3.2 評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)
5.3.3 通信準(zhǔn)則
5.3.4 結(jié)果分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀碩士期間發(fā)表的論文、申請(qǐng)的專利
附錄B 攻讀碩士期間參與項(xiàng)目
本文編號(hào):3802870
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