發(fā)布時間：2020-11-04 02:57

　　 隨著神經(jīng)成像技術(shù)的發(fā)展,借助腦電圖(electroencephalogram,EEG)信號研究大腦產(chǎn)生各種心理、情緒和感知等高級功能的原理,能夠提高對結(jié)構(gòu)精致、性能高效的大腦的認(rèn)識。然而,EEG具有微弱、隨機(jī)、時變、強(qiáng)背景噪聲、以及非平穩(wěn)的特點,精準(zhǔn)剖析EEG隱含的信息仍舊是一個亟待解決的問題。本文首先研究不同模式與腦區(qū)活躍程度的關(guān)系,通過溯源分析腦區(qū)的狀態(tài),提高對大腦的認(rèn)識。同時,針對EEG信號分類準(zhǔn)確率低的問題,提出了聯(lián)合多節(jié)律信號與共空間模式(Common Spatial Pattern,CSP)來提取P300電位特征的方法,最后結(jié)合稀疏表達(dá)等知識從數(shù)據(jù)分析的角度改進(jìn)分類器,提高分類準(zhǔn)確率。本文的主要研究工作如下:(1)溯源分析。本研究隨機(jī)選取15名在校學(xué)生作為被試者,記錄在安靜、長笛、古箏三種音樂環(huán)境下學(xué)習(xí)過程中的腦電信號,運用偶極子定位法分析信號源在大腦中可能出現(xiàn)的區(qū)域以及能量的強(qiáng)弱,從而對腦信號變化進(jìn)行追蹤。同時,實驗利用電流密度重構(gòu)法分析各個腦區(qū)的活躍情況,研究任務(wù)態(tài)的不同模式與腦區(qū)活躍程度的關(guān)系。(2)特征工程。當(dāng)人體處于不同的生理狀態(tài)時,在大腦皮層產(chǎn)生的各種節(jié)律信號的能量也是有差異的。通過對EEG信號的多維有效特征向量如時域特征、頻域特征、空間特征等研究,本文提出了多節(jié)律EEG信號與CSP相結(jié)合的頻域空間特征構(gòu)建方法,來準(zhǔn)確捕獲EEG的模式識別信息。(3)基于稀疏表達(dá)的分類模型。主要負(fù)責(zé)對特征化的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,構(gòu)建多模式的識別模型,本文利用稀疏表達(dá)作為分類模型。其中,彈性網(wǎng)絡(luò)作為約束不僅使得系數(shù)稀疏,而且解決了過擬合的問題,系統(tǒng)的泛化能力也得到提升。實驗結(jié)果將從以下兩個方面進(jìn)行說明:1)通過實驗發(fā)現(xiàn)音樂在被試者學(xué)習(xí)過程中可能有助于提高注意力;2)實驗說明本文的方法能獲取EEG有效的模式識別特征,分類效果達(dá)到了90.30%,證明了當(dāng)前檢測模型的高識別率。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R741.044;TN911.7
【部分圖文】：

而中樞神經(jīng)系統(tǒng)或運動系統(tǒng)受到損傷的病人，如脊髓側(cè)索硬化癥(amyotrophic lateral sclerosis ALS)[17]，脊髓損傷(spinal cord injury, SCI)[18]、肌萎縮(muscular dystrophy, MD)[19]等帶來福音，為他們提供一種與外界交流或控制外界設(shè)備的新途徑，使患者再次擁有獨立自主的能力。目前，BCI 系統(tǒng)通常使用緩慢的皮質(zhì)電位(Slow Cortical Potentials, SCPs)[20]、α波和β波[21]等特殊的生理信號區(qū)分不同的大腦活動，進(jìn)而針對不同模態(tài)的 EEG 信號輸出不同的類別[22]�；趦煞N不同類型的運動想象可能引起兩種類別的 EEG 信號，奧地利格拉茨科技大學(xué)的 Robert Leeb 等人開發(fā)出一套通過左右手運動想象得到 EEG 信號并且能夠在線實時分析與模式識別的 BCI 系統(tǒng)[23]。當(dāng)人體產(chǎn)生不同的感覺、行為、注意等活動時產(chǎn)生的 EEG 信號是有差異的，通過對 EEG 信號的特征構(gòu)建和模式識別實現(xiàn) BCI 接口，圖 1.1 說明了整個 BCI 系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)。

由于當(dāng)前把 P300 成分作為具有認(rèn)知活動的電生理指標(biāo)，目前已有越者探索 P300 的相關(guān)性質(zhì)以及應(yīng)用前景。例如，如果出現(xiàn)一系列事件，用戶可以通過選擇關(guān)注一個事件而忽略其他事件來進(jìn)行交流。EG 信號特征構(gòu)建與分類識別 EEG 信號分類系統(tǒng)中，對采集的 EEG 信號完成去除噪音等預(yù)處理后有關(guān)信號處理的部分。通過從多通道 EEG 信號中提取相關(guān)神經(jīng)元活，并對有效特征信號進(jìn)行模式識別。如何有效地提取 EEG 信號的特征特征對不同狀態(tài)下的腦電信號進(jìn)行分類，是近年來被研究的越來越。圖 2.2 說明了一個完整的 EEG 信號分類過程以及傳統(tǒng)的的特征提識別方法，下面的小節(jié)將對其進(jìn)行詳細(xì)介紹。

郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 2 章 腦電信號概找超平面，使所有樣本點在該超平面線性可分，讓相同標(biāo)簽的樣本點間近越好，而不同標(biāo)簽間的距離越遠(yuǎn)越好。這個超平面使不同類別間距離最相應(yīng)的分類模型叫做最大間隔分類器。目前，利用 SVM 對 EEG 數(shù)據(jù)實別已經(jīng)普遍運用在相關(guān)領(lǐng)域了[69-71]，SVM 的優(yōu)勢在于能夠解決樣本量很樣本線性不可分等模式識別問題，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的差別在于通過 SVM 能夠最優(yōu)解，圖 2.3 是 SVM 算法的示意圖。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2869511