【摘要】：腦機接口是人機交互領(lǐng)域一個重要分支,而基于運動想象的腦機接口更是在醫(yī)療、軍事、民用等方面都有重要的研究價值,該模式下的腦機接口主要針對多種運動想象任務(wù)下的腦電信號進行分類,以達到對人腦中想象的肢體運動意圖進行識別的目的。傳統(tǒng)的研究方向主要集中在對單個物理域特征進行深挖研究,或是對多個物理域特征進行簡單組合來強化識別特征,未能有效地將腦電信號作為整體進行分析,因此這些方法對于運動想象腦電信號的識別能力有限,整個模型的泛化能力亦有限。針對上述分類模型識別率不高、泛化能力不佳的問題,本文將從對簡單二分類腦電信號建模出發(fā),通過完成對二分類模型的建模,進而將目標(biāo)提高到解決多分類腦電信號的分類問題。針對二分類運動想象腦電信號,本文提出了一種基于改進的多層感知器模型對腦電信號進行時頻空間三物理域的特征融合與分類。通過對公共數(shù)據(jù)集中的二分類腦電信號進行特征提取,并根據(jù)傳統(tǒng)單特征分類方法得出的結(jié)果,選擇使用改進的多層感知器結(jié)構(gòu),它能將數(shù)據(jù)按照物理域進行抽象處理從而再融合。該方法對于二分類公共數(shù)據(jù)集識別率能夠達到89.13%。在二分類模型的基礎(chǔ)上,針對多人多分類運動想象腦電信號識別問題,文章提出了一種基于張量的連續(xù)小波時頻特征圖提取融合方法,通過使用在處理圖像方面識別率良好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建出一套新的多分類腦電信號模型。通過對多分類運動想象腦電信號數(shù)據(jù)集進行處理分析,本文提出的分類模型較使用同數(shù)據(jù)庫的分類模型的識別率提高10.15%,達到85.51%的四分類識別率。但由于公共數(shù)據(jù)庫的樣本數(shù)量少,文章因此通過自建數(shù)據(jù)庫來驗證所建立的多人多任務(wù)模型的有效性,通過對實驗流程的設(shè)計、預(yù)演以及實際操作,文章搭建了一個總時長為763分鐘的多人多分類腦電數(shù)據(jù)庫。使用上述多分類腦電信號識別模型對自建數(shù)據(jù)庫進行處理以及分析,表明該模型對于不同受試者、不同運動想象模式的識別泛化能力好,驗證了自建數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)的有效性,同時驗證了基于張量的時頻特征圖集合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對于多分類運動想象腦電信號的分類效果以及泛化能力好。綜上所述,文章通過對公共數(shù)據(jù)庫運動想象腦電信號進行分析,得到識別率高、泛化能力良好的多人多分類運動想象腦電信號識別模型,并通過自建數(shù)據(jù)庫驗證該模型的有效性。
【圖文】：

神經(jīng)元主要由兩個部分組成：細胞體以及突起，而突起包括軸突與樹突兩類。圖2-1 神經(jīng)元細胞經(jīng)典結(jié)構(gòu)[34]其中軸突是一根很長的纖維，它由髓磷脂鞘包裹，以便電信號的高速傳輸，軸突末端將與其他神經(jīng)元的樹突連接，它的作用是將電信號傳入到其他神經(jīng)元細胞的樹突中從而達到神經(jīng)元間的通信。相反，樹突較軸突來說，，長

[36]2579。圖2-3 多電極陣列示意圖[36]2579非侵入式腦電信號采集跟侵入式腦電信號采集相反，其旨在通過外部設(shè)備不對人體進行損傷的前提下進行大腦活動的信號采集。因此這種方案較受試者來說更加簡便、安全，故在世界上被更多的研究人員以及受試者所接受。但其缺點是信噪比小，容易受其他生理信號例如眼電、肌肉電甚至是心電的
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R318;TN911.7;TP183

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本文編號：2591200