近幾年,腦機(jī)接口（Brain-computer interface,BCI）系統(tǒng)的研究成為人工智能領(lǐng)域內(nèi)科研以及應(yīng)用技術(shù)研究熱門方向。BCI技術(shù)允許人類通過運(yùn)動(dòng)想象（MI）信號(hào)控制外部設(shè)備,在醫(yī)學(xué)康復(fù)以及軍事科技領(lǐng)域有良好前景。該技術(shù)的關(guān)鍵之處在于對(duì)腦電信號(hào)的正確識(shí)別分類,但現(xiàn)有的許多特征提取算法無法消除人腦個(gè)體差異對(duì)腦電信號(hào)的影響,從而阻礙了BCI系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用。本研究基于現(xiàn)有的BCI技術(shù),對(duì)腦電運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,頻帶篩選和特征提取,與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）信號(hào)分類器結(jié)合,提出了一種新的分類算法,消除了個(gè)體差異并很顯著提升了分類準(zhǔn)確率。腦電信號(hào)的預(yù)處理方法中,通常采用初始信號(hào)濾波或者去噪重構(gòu)的方法,提高信號(hào)信噪比,但是濾波范圍和去噪閾值設(shè)定并不嚴(yán)謹(jǐn),導(dǎo)致腦電分類算法的普適性較差。在本文中,我們采用離散小波變換（Discrete Wavelet Transform,DWT）計(jì)算每位被試的頻帶能量分布,選取最佳頻帶,提升算法普適性。常見的腦電分類算法提取的特征包括時(shí)空域特征以及頻域特征,時(shí)空域特征是利用卷積核對(duì)于初始信號(hào)進(jìn)... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
第二章 腦電信號(hào)多分類的相關(guān)理論基礎(chǔ)
    2.1 腦電信號(hào)描述
        2.1.1 腦電信號(hào)的研究歷程
        2.1.2 腦電信號(hào)的頻率分布
        2.1.3 事件相關(guān)同步和去同步
        2.1.4 腦電信號(hào)的采集
    2.2 基于DWT的頻帶能量分析
        2.2.1 多分辨率分析
        2.2.2 DWT數(shù)學(xué)模型
        2.2.3 DWT基于Parseval定理的能量分布
        2.2.4 能量占比計(jì)算
    2.3 基于滑動(dòng)時(shí)間窗的信號(hào)分割
    2.4 深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        2.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基本結(jié)構(gòu)
        2.4.2 神經(jīng)元種類
        2.4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法
    2.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.5.1 卷積層
        2.5.2 池化層
        2.5.3 全連接層
        2.5.4 分類函數(shù)
        2.5.5 視覺幾何組網(wǎng)絡(luò)（Visual Geometry Group network）
        2.5.6 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)
        2.5.7 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總結(jié)
第三章 腦電運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)實(shí)驗(yàn)分析
    3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.1.1 BCI Competition IV Dataset IIA數(shù)據(jù)集
        3.1.2 GDF數(shù)據(jù)讀取
    3.2 現(xiàn)有分類方法的介紹
        3.2.1 原始數(shù)據(jù)特征算法
        3.2.2 平行多層感知網(wǎng)絡(luò)算法
        3.2.3 黎曼幾何與支持向量機(jī)算法
        3.2.4 多尺度CSP算法
    3.3 現(xiàn)有算法分類結(jié)果分析
    3.4 實(shí)驗(yàn)被試分析
    3.5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理方法選擇
    3.6 腦電信號(hào)分類處理框架
第四章 腦電運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)分類框架
    4.1 基于DWT的自動(dòng)頻帶選擇
        4.1.1 原始頻帶劃分
        4.1.2 強(qiáng)化細(xì)節(jié)分量的DWT子頻帶能量計(jì)算方法
    4.2 基于滑動(dòng)時(shí)間窗的數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 基于功率譜密度的特征提取
    4.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和腦電信號(hào)分類
        4.4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算
第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    5.1 分類準(zhǔn)確率
    5.2 分類結(jié)果對(duì)比
    5.3 有無自動(dòng)頻帶選擇的分類效果對(duì)比
    5.4 實(shí)驗(yàn)參數(shù)驗(yàn)證
        5.4.1 卷積核驗(yàn)證
        5.4.2 迭代次數(shù)驗(yàn)證
    5.5 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他科研成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]在FPGA上實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法[J]. 鄭文凱,楊濟(jì)民.  山東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
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碩士論文
[1]壓力累積效應(yīng)的心跳模式分析與異常檢測(cè)[D]. 張杰.西南大學(xué) 2018
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦電信號(hào)檢測(cè)與腦機(jī)接口實(shí)現(xiàn)[D]. 董賢光.山東大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3163138