本文關(guān)鍵詞：表情驅(qū)動下腦電信號的建模仿真及分類識別

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【摘要】：針對自發(fā)型腦電信號識別率低、個體差異度大等問題,提出了一種新的基于表情驅(qū)動腦電信號的腦機接口方式,并進行了建模仿真及實驗驗證。利用神經(jīng)元集群模型對表情驅(qū)動腦電信號進行機理建模與仿真分析,得到自發(fā)表情的相關(guān)腦區(qū)及表情驅(qū)動腦電信號的頻率分布特性;提出了一種基于小波變換和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射的表情驅(qū)動下腦電信號分析識別方法,有效提高了表情驅(qū)動下腦電信號的識別率。從神經(jīng)生理學(xué)角度驗證了表情驅(qū)動腦電信號的特征來源是受大腦前額葉皮層和邊緣系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)共同控制的,并通過實驗驗證了所提腦電信號分類識別算法切實有效,其最高分類準確率可達85%。
【作者單位】： 西安交通大學(xué)現(xiàn)代設(shè)計及轉(zhuǎn)子軸承系統(tǒng)教育部重點實驗室;西安交通大學(xué)機械工程學(xué)院;西安測繪總站裝備技術(shù)室;
【關(guān)鍵詞】： 表情驅(qū)動 腦電信號 機理建模 小波變換 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51275388)
【分類號】：R318;TN911.7
【正文快照】： 自1924年第一次在人腦中檢測到有規(guī)律的電活動開始,腦-機接口(brain-computer interface,BCI)技術(shù)成為了各國學(xué)者的研究熱點。然而,目前關(guān)于腦-機接口的應(yīng)用研究,都不能達到快速、靈活、準確的控制要求,只能實現(xiàn)一些簡單的功能和進行一些基礎(chǔ)性的研究工作;對腦電信號的識別利

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本文編號：521116