腦機接口(brain-machineinterface,BMI)系統(tǒng),可通過構建大腦與外部設備之間的信息傳輸通路,實現(xiàn)對外部設備的控制。該系統(tǒng)主要包括大腦、解碼器、編碼器和外部設備等環(huán)節(jié),為恢復人類受損運動功能提供了一種有效方法,研究意義重大。本文基于單關節(jié)信息傳輸(single-j ointinformationtransmission,SJIT)模型,針對解、編碼器的設計與對比、引入輔助控制器的閉環(huán)BMI系統(tǒng)構建以及SJIT模型的改進等內容展開研究,具體如下:1)針對大腦到人工假肢的信息通路構建問題,本文基于維納濾波、卡爾曼濾波、BP神經網(wǎng)絡原理分別設計了解碼器,將大腦皮層運動相關區(qū)域平均放電率轉化為人工假肢可以接受的關節(jié)合力矩信息。其中,解碼器訓練集和測試集通過SJIT模型獲取。三種解碼器的離線、在線測試結果表明,維納濾波解碼器性能最優(yōu)。2)針對現(xiàn)有BMI系統(tǒng)運動功能恢復效果普遍不佳問題,本文首先對比了突觸連接的積分放電神經元模型和隨機連接的Izhikevich神經元模型的信息編碼效率,并挑選編碼效率更高的后者設計編碼器,構建了從外界到大腦的人工反饋通路。其次,基于模型預測控制策...

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 背景及研究意義
    1.2 發(fā)展概況與研究現(xiàn)狀
        1.2.1 BMI技術發(fā)展概況
        1.2.2 BMI技術研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內容及創(chuàng)新點
    1.4 本文來源及內容安排
2 單關節(jié)信息傳輸模型與肢體運動分析
    2.1 神經元放電活動
    2.2 SJIT模型
    2.3 閉環(huán)BMI系統(tǒng)設計分析
    2.4 本章小結
3 解碼器設計及性能分析
    3.1 數(shù)據(jù)集獲取
    3.2 解碼器設計
        3.2.1 維納濾波解碼器
        3.2.2 卡爾曼濾波解碼器
        3.2.3 BP神經網(wǎng)絡解碼器
    3.3 解碼器測試
    3.4 解碼器在有無反饋通路時的表現(xiàn)
    3.5 本章小結
4 基于預測控制的閉環(huán)BMI系統(tǒng)設計
    4.1 人工反饋通路設計
        4.1.1 雙相波電流
        4.1.2 編碼器
    4.2 基于預測控制的閉環(huán)BMI系統(tǒng)設計
        4.2.1 模型預測控制基本原理
        4.2.2 基于模型預測控制的輔助控制器設計
        4.2.3 閉環(huán)BMI系統(tǒng)性能分析
    4.3 帶有自適應功能的閉環(huán)BMI系統(tǒng)
        4.3.1 自適應維納濾波解碼器的設計
        4.3.2 帶有自適應功能的閉環(huán)系統(tǒng)性能分析
    4.4 本章小節(jié)
5 單關節(jié)信息傳輸模型改進與BMI系統(tǒng)測試
    5.1 模型改進
    5.2 改進效果測試
        5.2.1 跟蹤靜態(tài)目標
        5.2.2 跟蹤動態(tài)軌跡
    5.3 基于改進模型的閉環(huán)BMI系統(tǒng)
    5.4 本章小結
6 結論與展望
    6.1 結論
    6.2 展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間的研究成果



本文編號：3737613