發(fā)布時間：2017-04-18 14:16

  本文關鍵詞：非線性UKF算法的實現及其在運動軌跡解碼中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口的目標在于建立一條連接大腦與外部機械設備渠道,使之可以交互溝通,以此協助無法通過正常神經感官路徑進行行動的病人完成一系列簡單或者復雜的動作,從而為殘障人士帶來提升生活質量和修復身體相關運動機能的希望。在這之中,一個有效且穩(wěn)定的實驗系統平臺是腦機接口相關研究中的關鍵所在。若研究系統本身存在設計上的漏洞或無法長期穩(wěn)定運行,那么其研究成果也將不具有說服力。與此同時,在成熟的腦機接口實驗系統中,解碼算法作為核心之一,同樣扮演著至關重要的角色。近年來,諸多研究項目根據各自基于的腦機接口實驗平臺與編解碼模型算法使得該領域的研究有了飛速的發(fā)展,同時也為本文所面向的主要問題提供了參考依據。越來越多研究證明,神經元的編解碼特性呈非線性,即以往經典的線性模型不足以對神經元進行完整的描述。以基于非線性模型的解碼算法可能給出更優(yōu)實驗效果為出發(fā)點,本文主要著手于尋找一種同時滿足在線實驗實時性和解碼表現有效性的非線性解碼算法并將其成功移植到本實驗室的項目系統中。因此,本文所面向的主要工作可以總結劃分為算法和在線實驗平臺兩大部分。算法部分,本文通過對幾種具有代表性的線性或非線性算法進行綜述,從理論的角度闡述其各自的優(yōu)缺點。再通過離線數據分析對比,綜合考慮各類算法的解碼效果與運行速率,最終選取基于非線性模型的解碼算法-無損卡爾曼濾波算法(UKF)作為本項目的在線運行測試算法。通過將解碼效果更優(yōu)的UKF算法移植到系統之中,使得實驗平臺中可選擇的解碼算法種類得到擴充,并以在線實驗效果展示的形式證明了非線性無損卡爾曼濾波算法具有符合在線實驗條件的實時性與有效性,同時也提高了本實驗室腦機接口實驗平臺的可選算法種類以及在線實驗效果。平臺部分,本研究基于實驗室已有的僅能完成離線腦機接口實驗且結構較為凌亂的初始版本腦機接口實驗平臺,該初始平臺無法勝任當前在線實驗的項目需求。因此,本文將其進行了結構梳理和模塊優(yōu)化,并完成了多種程序功能的系統拓展,使之能夠完成在線腦機接口避障實驗的功能需求。與此同時,將系統平臺和外部設備機械臂實時連接,讓機械臂能夠在線實時協同被試完成對應的動作,真正意義上實現了被試在線控制機械臂進行避障實驗的系統功能。
【關鍵詞】：腦機接口 神經元非線性 在線實驗平臺 避障范式 無損卡爾曼濾波算法
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7;R496
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 第1章 緒論14-27
• 1.1 腦機接口簡介14-16
• 1.2 非線性算法研究現狀16-23
• 1.2.1 神經元編碼模型的非線性特征16-17
• 1.2.2 國內外非線性編解碼算法及其實驗平臺研究綜述17-23
• 1.3 研究目標與內容23-27
• 1.3.1 研究內容與意義24-25
• 1.3.2 文章結構安排25-27
• 第2章 實驗材料與數據采集27-34
• 2.1 實驗系統搭建27-31
• 2.1.1 原有實驗平臺簡介27-29
• 2.1.2 在線實驗平臺升級需求分析29-31
• 2.2 神經/行為信號的采集31-33
• 2.2.1 微電極陣列植入31-32
• 2.2.2 信號采集與預處理32-33
• 2.3 本章小結33-34
• 第3章 基于非線性模型的算法設計34-48
• 3.1 線性算法與非線性算法綜述34-45
• 3.1.1 經典線性算法34-38
• 3.1.2 非線性算法38-45
• 3.2 算法理論優(yōu)劣對比與應用于在線系統的可行性分析45-47
• 3.3 本章小結47-48
• 第4章 非線性算法與線性算法效果對比-離線分析48-61
• 4.1 編碼角度48-52
• 4.1.1 神經元聚類分析49-51
• 4.1.2 基于統計模型的編碼特性分析51-52
• 4.2 解碼角度52-59
• 4.2.1 線性算法與非線性算法的對比53-57
• 4.2.2 非線性算法與非線性算法的對比57-59
• 4.3 本章小結59-61
• 第5章 非線性算法在線實驗平臺的應用61-76
• 5.1 在線實驗平臺的搭建61-71
• 5.1.1 范式程序設計61-64
• 5.1.2 解碼程序設計64-67
• 5.1.3 機械臂控制軟件簡介67-70
• 5.1.4 UKF算法在在線平臺的實現70-71
• 5.2 無損卡爾曼濾波算法的在線平臺應用結果71-75
• 5.2.1 在線實驗策略簡介71-72
• 5.2.2 在線實驗效果展示72-75
• 5.3 本章小結75-76
• 第6章 總結及展望76-80
• 6.1 本文總結76-77
• 6.2 展望77-80
• 參考文獻80-84
• 攻讀碩士學位期間主要的研究成果84-85
• 致謝85-86

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