本文關(guān)鍵詞：結(jié)合本體錯(cuò)覺反饋的運(yùn)動想象腦電識別研究

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【摘要】：腦電信號(Electroencephalogram,EEG)是一種能夠體現(xiàn)人的思維意識以及肢體活動的生物信號。腦-機(jī)接口(Brain Computer Interface,BCI)則是腦電信號的一個(gè)重要應(yīng)用方向,它可以實(shí)現(xiàn)人腦控制信息與其他外設(shè)之間的直接通信。而基于運(yùn)動想象(Motor Imagery,MI)腦電信號的BCI具有想象任務(wù)簡單、想象與目標(biāo)動作一致性高、可以實(shí)現(xiàn)異步通信等特點(diǎn)、更適合用于康復(fù)輔具的控制和神經(jīng)運(yùn)動功能康復(fù),成為BCI領(lǐng)域內(nèi)近年來備受關(guān)注的研究熱點(diǎn)。在BCI系統(tǒng)中,將腦電信號轉(zhuǎn)換為控制指令是最核心的部分,也就是對腦電信號的特征提取和模式分類。本文在本體錯(cuò)覺反饋現(xiàn)象的研究基礎(chǔ)上,提出了在運(yùn)動想象識別中引入不同范式的本體感覺反饋環(huán)節(jié),并分析其對識別實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確率的影響。以下是論文的主要內(nèi)容及其創(chuàng)新之處:(1)為了更好的消除腦電信號中混有的噪聲,針對傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法在消噪過程中出現(xiàn)的模態(tài)混疊現(xiàn)象,以及傳統(tǒng)提升小波易導(dǎo)致奇異點(diǎn)嚴(yán)重失真的不足,提出了一種基于總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與改進(jìn)提升小波的腦電信號消噪方法,通過仿真和對比實(shí)驗(yàn)表明了提出的方法的有效性。(2)在特征提取方面,針對經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在處理多維信號過程中的局限性,提出了一種基于噪聲輔助多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和樣本熵相結(jié)合的腦電信號特征提取方法,依據(jù)運(yùn)動想象腦電信號的事件相關(guān)去同步化/事件相關(guān)同步化現(xiàn)象,提取C3、C4通道的腦電信號分段的樣本熵值作為特征向量。(3)在模式分類方面,應(yīng)用了極限學(xué)習(xí)機(jī),一種學(xué)習(xí)速度快且泛化能力強(qiáng)的求解單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,對提取后的特征分量進(jìn)行分類,并對該方法中激勵(lì)函數(shù)和隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的確定進(jìn)行了研究。最后通過實(shí)驗(yàn)對算法效果做了驗(yàn)證分析。(4)在本體錯(cuò)覺反饋方面,結(jié)合人體平衡和本體感受器的機(jī)制,進(jìn)行了本體錯(cuò)覺的振動模式的設(shè)計(jì)。做了不同范式運(yùn)動想象識別實(shí)驗(yàn)與分析,探討在無反饋,加入正反饋、負(fù)反饋和偽造反饋的環(huán)節(jié)下對運(yùn)動想象腦電的分類識別的影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,只有加入適當(dāng)正反饋時(shí),才能有效提高分類識別效果。而不當(dāng)?shù)姆答伩赡軐?dǎo)致分類識別降低,甚至導(dǎo)致BCI系統(tǒng)不能正常工作。
【關(guān)鍵詞】：腦-機(jī)接口 本體錯(cuò)覺反饋 總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 樣本熵 極限學(xué)習(xí)機(jī)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R496;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析11-16
• 1.2.1 BCI及運(yùn)動想象腦電識別11-13
• 1.2.2 BCI中的反饋環(huán)節(jié)與本體錯(cuò)覺13-16
• 1.3 本文主要的研究內(nèi)容16-18
• 第2章 腦電信號采集與預(yù)處理18-29
• 2.1 腦電信號的生理基礎(chǔ)以及特點(diǎn)18-19
• 2.2 腦電信號的采集19-21
• 2.2.1 腦電極的導(dǎo)聯(lián)19-20
• 2.2.2 腦電數(shù)據(jù)的采集20-21
• 2.3 常用的腦電信號預(yù)處理方法21-23
• 2.3.1 濾波器方法21-22
• 2.3.2 主成分分析法22
• 2.3.3 獨(dú)立成分分析法22
• 2.3.4 小波變換22-23
• 2.4 基于EEMD與改進(jìn)提升小波的腦電信號消噪方法23-28
• 2.4.1 改進(jìn)提升小波消噪原理23-24
• 2.4.2 EEMD算法24-25
• 2.4.3 EEMD與改進(jìn)提升小波的腦電信號消噪25
• 2.4.4 實(shí)驗(yàn)分析25-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 腦電信號的特征提取以及模式分類29-40
• 3.1 常用的特征提取和分類方法29-30
• 3.1.1 特征提取方法29
• 3.1.2 分類方法29-30
• 3.2 基于噪聲輔助MEMD與樣本熵的運(yùn)動想象腦電特征提取30-33
• 3.2.1 噪聲輔助多元經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解基本原理30-32
• 3.2.2 樣本熵32-33
• 3.3 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的分類方法33-36
• 3.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析36-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 本體錯(cuò)覺實(shí)驗(yàn)研究40-49
• 4.1 本體感覺生理基礎(chǔ)40-43
• 4.1.1 人體平衡系統(tǒng)40
• 4.1.2 前庭系統(tǒng)40
• 4.1.3 視覺40-41
• 4.1.4 本體感覺41-43
• 4.2 本體錯(cuò)覺的振動模式設(shè)計(jì)43-48
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備43-46
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)過程46-47
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析47-48
• 4.3 本章小結(jié)48-49
• 第5章 不同反饋范式下的運(yùn)動想象識別49-57
• 5.1 本體錯(cuò)覺反饋實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)49
• 5.2 實(shí)驗(yàn)具體實(shí)現(xiàn)49-51
• 5.2.1 無振動反饋實(shí)驗(yàn)50
• 5.2.2 加入本體錯(cuò)覺反饋實(shí)驗(yàn)50-51
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析51-56
• 5.3.1 無振動反饋時(shí)數(shù)據(jù)分析51-55
• 5.3.2 加入本體錯(cuò)覺反饋實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析55-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第6章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 本文工作總結(jié)57
• 6.2 研究展望57-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 附錄65

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 華東;;減重訓(xùn)練聯(lián)合運(yùn)動想象療法對偏癱步行的影響[J];中國中醫(yī)急癥;2008年12期

2 顧麗燕;尤桂杰;趙娜娜;;運(yùn)動想象療法在臨床中的應(yīng)用[J];中外醫(yī)療;2010年34期

3 劉麗;尹姣;黃菲;李春靜;趙思宇;張會君;;腦卒中偏癱患者運(yùn)動想象能力的影響因素[J];中國老年學(xué)雜志;2012年04期

4 謝財(cái)忠;唐軍凱;;運(yùn)動想象療法與腦卒中偏癱康復(fù)[J];醫(yī)學(xué)研究生學(xué)報(bào);2012年11期

5 徐寶國;宋愛國;;單次運(yùn)動想象腦電的特征提取和分類[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年04期

6 閆彥寧;趙斌;賈子善;黃力平;槐雅萍;;運(yùn)動想象應(yīng)用于腦卒中偏癱康復(fù)的研究進(jìn)展[J];中國康復(fù);2008年01期

7 朱琳;賈曉紅;劉霖;王世云;楊勝榮;宋為群;;運(yùn)動想象對卒中后偏癱患者手功能康復(fù)的療效觀察[J];中國腦血管病雜志;2009年09期

8 高晴;陳華富;;基于動態(tài)因果模型的運(yùn)動執(zhí)行和運(yùn)動想象腦網(wǎng)絡(luò)研究[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2010年03期

9 高曉艷;谷艷;夏彩秋;周萍萍;楊青蘭;王代譽(yù);;運(yùn)動想象結(jié)合運(yùn)動再學(xué)習(xí)療法對腦卒中患者肢體功能和生存質(zhì)量的影響[J];中國傷殘醫(yī)學(xué);2011年05期

10 顧麗燕;姚麗華;尤桂杰;趙娜娜;梁丹丹;;近紅外光譜技術(shù)用于運(yùn)動和運(yùn)動想象時(shí)大腦皮質(zhì)血氧反應(yīng)監(jiān)測的研究[J];中國康復(fù)醫(yī)學(xué)雜志;2011年08期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊遠(yuǎn)濱;王薌斌;;淺談中醫(yī)意念與運(yùn)動想象的比較[A];中國醫(yī)師協(xié)會第二屆康復(fù)醫(yī)學(xué)論壇、中國康復(fù)醫(yī)學(xué)會第四屆青年學(xué)術(shù)會議、北京康復(fù)醫(yī)學(xué)會第三屆會員代表大會論文集[C];2005年

2 賈子善;;運(yùn)動想像的理論與應(yīng)用[A];2008年浙江省物理醫(yī)學(xué)與康復(fù)學(xué)術(shù)年會暨中樞神經(jīng)功能損傷康復(fù)新進(jìn)展學(xué)習(xí)班論文匯編[C];2008年

3 張爽;周鵬;熊屹;王明時(shí);;運(yùn)動想象腦電模式的動態(tài)分類[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會論文集（下冊）[C];2007年

4 諸強(qiáng);謝琳;;基于小波分析的運(yùn)動想象腦電模式特征提取與分類[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程進(jìn)展——2007中國生物醫(yī)學(xué)工程聯(lián)合學(xué)術(shù)年會論文集（下冊）[C];2007年

5 孔萬增;張艷娜;胡三清;戴國駿;張建海;魏大名;;基于運(yùn)動想象的中風(fēng)患者肢體康復(fù)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)[A];第一屆全國神經(jīng)動力學(xué)學(xué)術(shù)會議程序手冊 & 論文摘要集[C];2012年

6 徐海鷹;;運(yùn)動想象療法結(jié)合運(yùn)動再學(xué)習(xí)方案在腦卒中早期患者上肢功能的應(yīng)用[A];中國康復(fù)醫(yī)學(xué)會運(yùn)動療法分會第十一屆全國康復(fù)學(xué)術(shù)大會學(xué)術(shù)會議論文摘要匯編[C];2011年

7 李澤云;王昭君;林金生;盧攀;;運(yùn)動想象聯(lián)合強(qiáng)制性運(yùn)動療法治療腦卒中偏癱60例臨床觀察[A];中國康復(fù)醫(yī)學(xué)會腦血管病專業(yè)委員會換屆暨第十五次全國腦血管病康復(fù)學(xué)術(shù)年會、湖南省康復(fù)醫(yī)學(xué)會神經(jīng)康復(fù)專業(yè)委員會2012學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

8 王艷;唐強(qiáng);白震民;李娟;;頭穴叢刺與被動運(yùn)動和運(yùn)動想象結(jié)合對早期腦卒中患者運(yùn)動功能的影響[A];中國康復(fù)醫(yī)學(xué)會第五屆全國康復(fù)治療學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

9 劉佳;鄧景貴;陶希;宋紅;;運(yùn)動想象療法對老年卒中偏癱患者肢體功能恢復(fù)的影響研究[A];中國康復(fù)醫(yī)學(xué)會腦血管病專業(yè)委員會換屆暨第十五次全國腦血管病康復(fù)學(xué)術(shù)年會、湖南省康復(fù)醫(yī)學(xué)會神經(jīng)康復(fù)專業(yè)委員會2012學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

10 吳華;顧旭東;時(shí)美芳;吳彩虹;朱美紅;金妹;楊京輝;;虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合運(yùn)動想象療法對腦卒中患者上肢功能恢復(fù)的影響[A];2013浙江省物理醫(yī)學(xué)與康復(fù)學(xué)學(xué)術(shù)年會暨第八屆浙江省康復(fù)醫(yī)學(xué)發(fā)展論壇論文集[C];2013年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 張銳;運(yùn)動想象腦—機(jī)接口的神經(jīng)機(jī)制與識別算法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

2 王莉;應(yīng)用腦功能成像技術(shù)研究腦卒中運(yùn)動想象療法神經(jīng)康復(fù)機(jī)制[D];重慶大學(xué);2015年

3 單海軍;基于運(yùn)動想象的腦機(jī)接口通道選擇算法研究[D];浙江大學(xué);2015年

4 魏慶國;基于運(yùn)動想象的腦—機(jī)接口分類算法的研究[D];清華大學(xué);2006年

5 徐舫舟;基于運(yùn)動想象的腦機(jī)接口相關(guān)算法研究[D];山東大學(xué);2014年

6 閆靜;基于腦電的腦卒中患者運(yùn)動想象認(rèn)知過程的研究[D];上海交通大學(xué);2012年

7 方永慧;基于運(yùn)動想象腦電信號非線性特性分析的腦—機(jī)接口研究[D];重慶大學(xué);2014年

8 周鵬;基于運(yùn)動想象的腦機(jī)接口的研究[D];天津大學(xué);2007年

9 孫莉敏;運(yùn)動想象訓(xùn)練促進(jìn)腦卒中患者功能恢復(fù)的功能磁共振（fMRI）研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 牛小辰;康復(fù)運(yùn)動中的腦肌電特征分析[D];燕山大學(xué);2015年

2 謝立娟;針灸合并運(yùn)動想象療法在腦卒中偏癱患者康復(fù)護(hù)理中的應(yīng)用[D];河北醫(yī)科大學(xué);2015年

3 孫會文;基于運(yùn)動想象腦電的腦機(jī)交互模式識別方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

4 康莎莎;多類運(yùn)動想象腦電信號的識別及其在BCI中的應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2016年

5 何青松;基于想象左右手運(yùn)動思維腦電識別分類研究[D];北京交通大學(xué);2016年

6 劉傳偉;運(yùn)動想象腦電的特征提取和模式分類算法研究及在線驗(yàn)證[D];昆明理工大學(xué);2016年

7 王超;基于OpenVIBE的高性能運(yùn)動想象在線腦—機(jī)接口系統(tǒng)研究[D];華南理工大學(xué);2016年

8 馬秀秀;基于運(yùn)動想象的異步腦—機(jī)接口算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2016年

9 張琪涵;運(yùn)動執(zhí)行與運(yùn)動想象大腦激活模式的比較[D];天津師范大學(xué);2016年

10 張欣;基于穩(wěn)態(tài)子空間分析的運(yùn)動想象腦電信號研究[D];南京郵電大學(xué);2016年

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本文編號：746164