作為一種大腦與外圍設(shè)備進(jìn)行信息交互的方式,腦機(jī)接口（Brain Computer Interface,BCI）在輔助醫(yī)療等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。由于單一模式腦電（Electroencephalogram,EEG）信號(hào)目前識(shí)別率較低,融合腦電信號(hào)和其他生理信號(hào)的混合腦機(jī)接口成為當(dāng)前腦機(jī)接口的研究熱點(diǎn)。本文對(duì)基于腦電和肌電（Electromyogram,EMG）的混合腦機(jī)接口展開研究,具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在對(duì)混合BCI國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的分析基礎(chǔ)上,完成了基于腦電和肌電的混合BCI人機(jī)交互系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì),通過Emotiv傳感器采集了腦電信號(hào)和肌電信號(hào),對(duì)腦電和肌電信號(hào)處理方法進(jìn)行了分析,并選定深度學(xué)習(xí)方法作為腦電信號(hào)和肌電信號(hào)的處理方法。針對(duì)腦電信號(hào)識(shí)別率不高的問題,提出了一種基于時(shí)頻域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks,CNN）腦電信號(hào)識(shí)別方法。該方法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行短時(shí)傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform,STFT）構(gòu)造了一種時(shí)頻域二維圖,獲得了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;通過一維卷積的方法設(shè)計(jì)了一種新穎的卷積神經(jīng)... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

基于腦電和肌電的混合BCI通用框架

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 1 章 緒論的識(shí)別率優(yōu)于單一模式 BCI 的識(shí)別率，且每位受試者在該混合 BCI 下的識(shí)別率均高于 70%[33]。同年，J Chmura 等人基于事件相關(guān)電位和運(yùn)動(dòng)想象設(shè)計(jì)了一種混合BCI,并將該混合 BCI 與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合使用，結(jié)果表明兩者的結(jié)合使用將有助于 BCI 技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，并在運(yùn)動(dòng)康復(fù)和假肢控制等領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用[34]。

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 2 章 基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)第 2 章 基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)本章將對(duì)基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)總體框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，并通過 Emotiv 傳感器采集受試者左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)和咬牙單雙擊肌電信號(hào)，再對(duì)腦電和肌電信號(hào)處理方法進(jìn)行分析與選定，為本文后續(xù)工作奠定基礎(chǔ)。2.1 系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)本文設(shè)計(jì)的基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)主要由信號(hào)采集、信號(hào)處理、控制接口和智能輪椅四個(gè)部分組成。該系統(tǒng)的總體框架如圖 2.1 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3405077