本文關(guān)鍵詞：基于OpenVIBE的高性能運動想象在線腦—機接口系統(tǒng)研究

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【摘要】：腦-機接口作為基于腦電信號的獨立于人體肌肉的信息傳遞方式,以其特有的低成本、高操作性以及安全性等特點,為殘障病人們帶來了新的活動方式,對于減輕殘障病人的生活障礙以及縮短康復周期具有很好的臨床應(yīng)用基礎(chǔ)。運動想象腦-機接口將大腦主感覺皮層對對側(cè)肢體運動產(chǎn)生mu節(jié)律beta節(jié)律幅度明顯增大的生理現(xiàn)象作為識別目標,是當前腦-機接口研究的熱點方向。研制高性能的運動想象在線腦-機接口系統(tǒng)具有重要的意義。目前針對運動想象腦-機接口的各種先進理論和算法不斷被提出,一定程度上提升了其性能。然而,現(xiàn)有腦機-接口系統(tǒng)大多是由各個腦-機接口實驗室自行設(shè)計的,雖然能滿足實驗本身的要求,但是有著諸多的缺點:可重復性差,不便于不同團隊的學習交流;可讀性差,不能直觀反映程序各部分的作用,需要實驗人員對程序有一定的理解。本系統(tǒng)基于OpenVIBE實驗平臺進行設(shè)計,以其獨特的模塊化操作方式,大大降低了實驗人員的操作難度,提高了實驗效率。本論文基于正則時空濾波分類算法(RSTFC)算法,在OpenVIBE平臺上設(shè)計和實現(xiàn)了一種高性能的在線運動想象腦-機接口。RSTFC算法以著名的共空域模式(CSP)算法為基礎(chǔ),同時優(yōu)化空域和時域濾波器,并在此基礎(chǔ)上訓練稀疏分類器,挑選出最具可分性的特征。該算法具有運算量小、執(zhí)行速度快的特點。與現(xiàn)有運動想象腦-機接口系統(tǒng)相比,本論文提出的系統(tǒng)顯著提升了對不同運動想象的在線分類正確率,且具有較好的擴展性,具有較好的實際應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：腦-機接口 運動想象 OpenVIBE 正則時空濾波分類算法
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 選題背景及研究意義9-10
• 1.2 腦-機接口技術(shù)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文解決的關(guān)鍵性科學問題11
• 1.4 本論文的研究內(nèi)容11-12
• 1.5 本文的組織和結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 運動想象算法及其改進14-29
• 2.1 運動想象的生理背景14-18
• 2.1.1 大腦分區(qū)14-15
• 2.1.2 腦電信號15-16
• 2.1.3 ERD/ERS現(xiàn)象16-18
• 2.2 特征提取及分類算法18-22
• 2.3 正則時空濾波分類算法(RSTFC)22-28
• 2.3.1 RSTFC算法的改進22-23
• 2.3.2 RSTFC的數(shù)學實現(xiàn)23-27
• 2.3.3 數(shù)據(jù)分析27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 系統(tǒng)方案設(shè)計29-39
• 3.1 系統(tǒng)概述29-30
• 3.2 OPENVIBE實驗平臺設(shè)計30-36
• 3.2.1 數(shù)據(jù)處理方案設(shè)計30-32
• 3.2.2 信號采集服務(wù)器設(shè)計32-34
• 3.2.3 設(shè)計器及其結(jié)構(gòu)設(shè)計34-36
• 3.3 信號采集方案設(shè)計36-38
• 3.4 本章小結(jié)38-39
• 第四章 系統(tǒng)實驗模型設(shè)計與實現(xiàn)39-58
• 4.1 系統(tǒng)實驗過程設(shè)計39-40
• 4.2 實驗模型實現(xiàn)40-56
• 4.2.1 信號測試模型40-41
• 4.2.2 信號采集模型41-43
• 4.2.3 文件轉(zhuǎn)換模型43-45
• 4.2.4 數(shù)據(jù)訓練模型45-49
• 4.2.5 在線實驗模型49-56
• 4.2.6 實驗分析模型56
• 4.3 本章小結(jié)56-58
• 第五章 在線實驗與分析58-65
• 5.1 在線實驗驗證58-62
• 5.1.1 在線實驗與離線分析58-59
• 5.1.2 不同算法的結(jié)果分析59-60
• 5.1.3 有無反饋的實驗結(jié)果分析60-61
• 5.1.4 不同實驗環(huán)境下的結(jié)果分析61-62
• 5.2 現(xiàn)有系統(tǒng)比較分析62-63
• 5.3 本章小結(jié)63-65
• 總結(jié)與展望65-67
• 總結(jié)65-66
• 展望66-67
• 參考文獻67-72
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果72-73
• 致謝73-74
• 附件74

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本文編號：1026926