【摘要】：腦機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)是一種允許人腦與外部設(shè)備進(jìn)行交互的通信和控制系統(tǒng),其中P300拼寫系統(tǒng)是一種基于Oddball刺激范式的BCI系統(tǒng)。它由兩步分類步驟組成,一是檢測(cè)腦電圖(electronencephalogram,EEG)信號(hào)中是否存在P300電位,二是組合前一次的P300檢測(cè)結(jié)果來(lái)確定目標(biāo)字符。在實(shí)際應(yīng)用中,提高P300拼寫系統(tǒng)的拼寫準(zhǔn)確率和信息傳輸率(information transfer rate,ITR)很重要。然而傳統(tǒng)P300檢測(cè)算法在分類前一般需要進(jìn)行較復(fù)雜的預(yù)處理和特征提取操作,且字符識(shí)別準(zhǔn)確率(character recognition rate,CRR)及信息傳輸率不夠高。針對(duì)這些問(wèn)題,本文試圖從深度學(xué)習(xí)的角度提升P300拼寫系統(tǒng)的性能。本文的研究?jī)?nèi)容如下:標(biāo)準(zhǔn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural network,CNN)在P300檢測(cè)中容易出現(xiàn)過(guò)擬合問(wèn)題,故本文在標(biāo)準(zhǔn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上改進(jìn)模型,命名為批歸一化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中,在卷積層中引入批歸一化層(batch normalization,BN)、在全連接層之間添加Dropout層來(lái)緩解梯度消失及過(guò)擬合問(wèn)題。提出減少非目標(biāo)字符干擾的改進(jìn)算法。由于非目標(biāo)字符產(chǎn)生的干擾主要來(lái)自于與目標(biāo)相鄰的字符,故本文設(shè)計(jì)了一個(gè)三分類模型來(lái)減少這種干擾。即把目標(biāo)字符對(duì)應(yīng)樣本、目標(biāo)字符的相鄰字符對(duì)應(yīng)樣本、以及其他樣本作為三個(gè)類別進(jìn)行訓(xùn)練。采用基于門控循環(huán)單元(gated recurrent unit,GRU)的雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent neural network,RNN)進(jìn)行P300檢測(cè),以解決時(shí)間序列信號(hào)的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,同時(shí)進(jìn)行空域?yàn)V波和時(shí)域?yàn)V波。故采用ConvLSTM網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法處理的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題,也解決循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法進(jìn)行充分空域?yàn)V波的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)證明,以上的深度學(xué)習(xí)方法在P300拼寫系統(tǒng)中能取得較好的效果,即字符識(shí)別準(zhǔn)確率和信息傳輸率要優(yōu)于傳統(tǒng)算法和經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R318;TN911.7;TP18
【圖文】：

圖 1-1 腦機(jī)接口通用框架[7]特征提取階段則是從已記錄的 EEG 信號(hào)中提取出有效的信息，并映射到一個(gè)這個(gè)向量包含了腦活動(dòng)中有判別力的特征。提取這些信息通常是一項(xiàng)非常具有任務(wù)，因?yàn)?EEG 信號(hào)與來(lái)自有限的大腦活動(dòng)的其他信號(hào)混合在一起，這些活和空間上重疊。此外，信號(hào)通常不是靜止的，還可能被肌電圖（electromyogra）或眼電圖（electrooculography，EOG）等偽影所扭曲。還需要注意的是，所征向量必須是低維的，以減少特征提取階段的復(fù)雜性，但不能造成相關(guān)信息的損分類階段，即考慮使用所提取的特征向量對(duì)信號(hào)進(jìn)行分類。因此，選擇有判別對(duì)于實(shí)現(xiàn)有效的模式識(shí)別來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，這樣才能破譯用戶的意圖。最后，控段將 EEG 信號(hào)的分類結(jié)果轉(zhuǎn)換為連接設(shè)備（如輪椅或計(jì)算機(jī)）的有意義的命令3 腦電信號(hào)的分類

隨著腦機(jī)接口的發(fā)展，基于 P300 字符拼寫系統(tǒng)的研究受到越來(lái)越多的關(guān)注。本章主要介紹 P300 的特點(diǎn)和基本原理、P300 范式中的行列刺激范式以及由此引出的兩步分類問(wèn)題，然后介紹 P300 信號(hào)的數(shù)據(jù)采集方式、數(shù)據(jù)預(yù)處理算法以及腦機(jī)接口系統(tǒng)中常見(jiàn)的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。2.1 P300 的特點(diǎn)和基本原理P300 是一種記錄于 EEG 信號(hào)中的事件相關(guān)電位[29]，是對(duì)發(fā)生概率相對(duì)較小的外界事件或刺激的反應(yīng)。顧名思義，P300 是指在刺激事件發(fā)生后約 300 毫秒左右，大腦頂部區(qū)域會(huì)出現(xiàn)一個(gè)陽(yáng)性峰值，如圖 2-1 所示。P300 的響應(yīng)峰值較小，通常淹沒(méi)在 EEG的背景噪聲中，不容易被觀測(cè)到。且 P300 的信噪比比較低，故可以采用多次疊加求平均的方法來(lái)提高信號(hào)的信噪比，從而提高檢測(cè)精度。同時(shí)，疊加求平均后 P300 的波形會(huì)更加明顯。

數(shù)據(jù)處理00 信號(hào)的字符拼寫系統(tǒng)有很多，其中應(yīng)用最廣、最和改進(jìn)的字符拼寫系統(tǒng)，這也是第三屆國(guó)際BC，系統(tǒng)原理以及實(shí)現(xiàn)方式都很簡(jiǎn)單，同時(shí)無(wú)需受的 P300 信號(hào)。式300 腦機(jī)接口系統(tǒng)中一個(gè)重要的部分。一個(gè)好的夠產(chǎn)生高質(zhì)量的 P300 信號(hào)等特點(diǎn)。最經(jīng)典的刺的行列刺激范式（row-column paradigm）[13]。該其中包含大寫字母、數(shù)字以及下劃線。如圖 2-2

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