本文關(guān)鍵詞：基于非平穩(wěn)時(shí)間序列分析方法的腦電信號(hào)模式識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦電信號(hào)中蘊(yùn)含著非常豐富的大腦活動(dòng)信息,通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的有效處理和分析,可以大致判斷出不同的腦機(jī)能狀態(tài)。通過(guò)應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、非平穩(wěn)時(shí)間序列分析法和信號(hào)處理方法,可提取腦電信號(hào)中的特征參數(shù)并對(duì)其進(jìn)行模式識(shí)別研究。本文主要研究不同動(dòng)作運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)的識(shí)別分類(lèi)問(wèn)題。在對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后,選取不同模式相同時(shí)間段差異性最大的序列段作為本文腦電信號(hào)分析識(shí)別的時(shí)間序列段,同時(shí)建立各時(shí)間點(diǎn)與序列段平均值的線性回歸方程,并通過(guò)多元回歸分析法分離其趨勢(shì)分量與波動(dòng)分量。利用多變量的時(shí)變參數(shù)向量自回歸(Time Varying Vector Auto-regressive-TVVAR)模型對(duì)波動(dòng)分量序列進(jìn)行分析,進(jìn)一步提取其特征參數(shù)。并分別探討了以誤差矩陣的范數(shù)與最小奇異值、馬氏距離及其2?值作為識(shí)別指標(biāo)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別的效果與可信度,經(jīng)分析后選用馬氏距離及其2?值作為本文腦電信號(hào)的識(shí)別指標(biāo)。經(jīng)研究分析發(fā)現(xiàn),在本實(shí)驗(yàn)條件下時(shí)間序列段長(zhǎng)度為12時(shí),腦電信號(hào)的識(shí)別率較高,其馬氏距離及其2?值的平均識(shí)別率分別為96.11%、95%。本文通過(guò)模擬試驗(yàn)證明了TVVAR模型是可以用來(lái)識(shí)別不同動(dòng)作運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào),為腦電信號(hào)識(shí)別提供了一種新的思路,希望有助于利用相應(yīng)的假肢技術(shù),有效地幫助殘障人士用腦電波控制假肢實(shí)現(xiàn)動(dòng)作。
【關(guān)鍵詞】：腦電信號(hào) TVVAR模型 非平穩(wěn)時(shí)間序列 馬氏距離
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 引言9-18
• 1.1 研究背景9-12
• 1.1.1 腦電信號(hào)9-10
• 1.1.2 腦機(jī)接口概述10-12
• 1.2 腦電檢測(cè)分析的歷史與現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 腦電信號(hào)的發(fā)現(xiàn)與檢測(cè)12
• 1.2.2 腦電信號(hào)識(shí)別研究的現(xiàn)狀12-14
• 1.3 繭絲纖度序列研究與非平穩(wěn)時(shí)間序列分析方法14-16
• 1.4 本課題的研究?jī)?nèi)容與意義16-18
• 第二章 時(shí)間序列及其分析模型和方法介紹18-29
• 2.1 時(shí)間序列分析介紹18-19
• 2.1.1 時(shí)間序列的分類(lèi)18-19
• 2.1.2 時(shí)間序列分析模型的應(yīng)用19
• 2.2 自協(xié)方差非平穩(wěn)時(shí)間序列模型及其分析模型19-23
• 2.2.1 自協(xié)方差非平穩(wěn)時(shí)間序列19-20
• 2.2.2 時(shí)變向量自回歸模型20-23
• 2.2.3 模型定階的方法23
• 2.3 判別分析的指標(biāo)23-27
• 2.3.1 馬氏距離23-24
• 2.3.2 范數(shù)24-25
• 2.3.3 最小奇異值25-26
• 2.3.4 x~2值26-27
• 2.4 編程系統(tǒng)27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第三章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集29-36
• 3.1 實(shí)驗(yàn)方法和方案設(shè)計(jì)29-30
• 3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備和條件30-33
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備簡(jiǎn)介30-31
• 3.2.2 電極放置標(biāo)準(zhǔn)31-33
• 3.3 數(shù)據(jù)收集33-35
• 3.3.1 數(shù)據(jù)采集注意事項(xiàng)33-34
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 腦電信號(hào)處理與分析36-55
• 4.1 腦電信號(hào)的預(yù)處理36-42
• 4.1.1 主成分分析法36-38
• 4.1.2 傅里葉變換法38-39
• 4.1.3 腦電信號(hào)的預(yù)處理步驟39-41
• 4.1.4 預(yù)處理結(jié)果的討論41-42
• 4.2 選取分析識(shí)別的序列段42-46
• 4.2.1 時(shí)間序列分段特征分析42-43
• 4.2.2 分段特征和序列段的選擇43-44
• 4.2.3 以識(shí)別對(duì)象序列的相關(guān)性為特征44-45
• 4.2.4 以識(shí)別對(duì)象序列的差分為特征45-46
• 4.3 待識(shí)別序列的回歸分析46-50
• 4.3.1 建立各時(shí)間點(diǎn)與序列段平均值的線性回歸方程46-47
• 4.3.2 提取趨勢(shì)分量與波動(dòng)分量47-48
• 4.3.3 模式特征的討論48-50
• 4.4 波動(dòng)分量的分析50-54
• 4.4.1 波動(dòng)分量的統(tǒng)計(jì)特征50-51
• 4.4.2 波動(dòng)分量的自回歸分析51-52
• 4.4.3 波動(dòng)分量自回歸模型的討論52-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 識(shí)別方法的應(yīng)用與結(jié)果分析55-65
• 5.1 各種識(shí)別參數(shù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果55-60
• 5.1.1 范數(shù)55-56
• 5.1.2 最小奇異值56-57
• 5.1.3 馬氏距離57-58
• 5.1.4 馬氏距離的x~2值58-60
• 5.2 識(shí)別結(jié)果的驗(yàn)證分析及比較60-62
• 5.2.1 判別算法的評(píng)價(jià)方法60
• 5.2.2 各種識(shí)別方法的驗(yàn)證分析60-61
• 5.2.3 識(shí)別參數(shù)的選定61-62
• 5.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證62-63
• 5.4 本章小結(jié)63-65
• 第六章 結(jié)論與展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-72
• 攻讀學(xué)位期間公開(kāi)發(fā)表的論文72-73
• 附錄73-85
• 致謝85-86

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 王攀;沈繼忠;施錦河;;想象左右手運(yùn)動(dòng)的腦電特征提取[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2010年09期

2 陳敏;張步涵;段獻(xiàn)忠;胡德峰;;基于最小奇異值靈敏度的電壓穩(wěn)定薄弱節(jié)點(diǎn)研究[J];電網(wǎng)技術(shù);2006年24期

3 趙建林;周衛(wèi)東;劉凱;蔡冬梅;;基于SVM和小波分析的腦電信號(hào)分類(lèi)方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件;2011年05期

4 費(fèi)萬(wàn)春,白倫;繭絲纖度序列趨勢(shì)分量的解析和仿真研究[J];絲綢;2004年08期

5 王璐;吳小培;高湘萍;;四類(lèi)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的腦電特征分析及分類(lèi)[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2008年10期

6 黃思娟;吳效明;;基于Mu/Beta節(jié)律想象運(yùn)動(dòng)腦電信號(hào)特征的提取[J];中國(guó)組織工程研究與臨床康復(fù);2010年43期

7 張龍;熊?chē)?guó)良;柳和生;鄒慧君;陳慧;;基于時(shí)變自回歸模型與支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法[J];中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào);2007年09期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 魯星星;時(shí)變向量自回歸模型在說(shuō)話人識(shí)別中的應(yīng)用[D];蘇州大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：基于非平穩(wěn)時(shí)間序列分析方法的腦電信號(hào)模式識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：432859