發(fā)布時間：2020-07-22 11:35

【摘要】：本文以基于腦機接口的護理床腦控方法為研究對象,對其預(yù)處理、特征提取及識別等理論方法進行研究,并將腦機接口中的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位作為護理床控制量,構(gòu)建了基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的護理床腦控系統(tǒng)。主要創(chuàng)新點如下:(1)提出了護理床腦控方法的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位刺激范式。通過分析實驗數(shù)據(jù),根據(jù)10-20國際電極放置標準確定了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦電采集電極準確放置點,并針對傳統(tǒng)視覺刺激器誘發(fā)率低、易導(dǎo)致人眼視覺疲勞等缺陷,進行了黑色背景下不同顏色閃光刺激和圖形刺激的對比實驗,通過分析實驗結(jié)果,確定采用棋盤格視覺刺激模式作為穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位刺激器的刺激模式。(2)針對硬閾值函數(shù)去噪后小波系數(shù)在閾值處不連續(xù)以及軟閾值函數(shù)去噪后小波系數(shù)與真實小波系數(shù)之間存在恒定偏差的問題,提出一種改進的閾值函數(shù)用于小波閾值去噪。通過該閾值函數(shù)去噪后的小波系數(shù)與真實小波系數(shù)之間的偏差逐漸減小且逼近真實小波系數(shù),采用該閾值函數(shù)對腦電信號進行去噪,提高了腦電信號的信噪比。(3)針對人工魚群算法尋優(yōu)過程中前期收斂速度快后期下降且易陷入局部最優(yōu)等問題,提出一種改進的人工魚群算法,并利用該算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化,得到基于改進人工魚群算法的BP網(wǎng)絡(luò)模型,進而解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機選取初始值的問題,并實現(xiàn)全局優(yōu)化。通過構(gòu)建完整的護理床腦控系統(tǒng),實現(xiàn)對上述理論方法的驗證。實驗表明:采用改進的人工魚群算法優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)對腦電信號進行特征識別,相比于基本BP網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)人工魚群算法優(yōu)化的BP網(wǎng)絡(luò),識別率分別提高了4.7%和2.2%;護理床腦控系統(tǒng)對護理床控制指令的正確識別率達到88.89%以上,且每個控制指令誘發(fā)操作時間小于8s,證明了本文所提出算法的正確性以及所構(gòu)建系統(tǒng)的可靠性。
【學(xué)位授予單位】：西安科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.7;TH77
【圖文】：

如圖 1.1 所示。同時，隨著我國人口老齡化加速，我國患有腦神經(jīng)系統(tǒng)疾病的老越多，這些殘疾人和老人（下文統(tǒng)稱殘障人士）由于其神經(jīng)系統(tǒng)受損或者肢體受我照顧能力下降，行動不便，嚴重者可能存在長期臥床或者肢體癱瘓，其活動空限制。對于這類殘障人士，由于其長期臥床無法行動，其身體某些部位的血液流阻礙，若無其他人員護理幫助，其身體容易產(chǎn)生褥瘡等問題[2]。因此，智能護理而生。

圖 1.2 大腦生理結(jié)構(gòu)圖腦皮層上有定位關(guān)系，即人體的不同功能在大腦皮如圖 1.3 所示。圖 1.3 大腦功能圖在大腦皮層的位置及對應(yīng)人體功能如下：大腦額葉覆蓋了大腦皮層 25%以上，包括大腦前區(qū)

大腦功能圖

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號：2765760