發(fā)布時(shí)間：2017-10-12 08:14

  本文關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)想象腦電的特征提取和模式分類算法研究及在線驗(yàn)證

  更多相關(guān)文章： 運(yùn)動(dòng)想象 相位同步 腦電特征提取 腦電模式分類 在線腦-機(jī)交互

【摘要】：基于腦信號(hào)的直接腦機(jī)交互(Brain-computer interaction, BCI)是一種新型的人機(jī)交互技術(shù),該類系統(tǒng)可直接由腦信號(hào)重建運(yùn)動(dòng)控制,可以戰(zhàn)略性地用于軍事目的,也可為嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)殘疾人和正常人提供輔助控制,從而改善生活質(zhì)量。目前,腦機(jī)交互已成為國際重大前沿研究和應(yīng)用熱點(diǎn),屬于跨學(xué)科交叉研究。其中基于腦電的腦機(jī)交互是一類非常重要的腦-機(jī)接口,由于其技術(shù)尚不成熟,迄今為止,它還沒有走出實(shí)驗(yàn)室,走向?qū)嶋H應(yīng)用。腦-機(jī)接口系統(tǒng)中模式分類是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié),關(guān)系到整個(gè)系統(tǒng)的性能。本文以一類重要的腦機(jī)交互范式--基于運(yùn)動(dòng)想象腦電的腦機(jī)交互范式中的運(yùn)動(dòng)想象誘發(fā)的腦電信號(hào)為研究對(duì)象,在特征提取環(huán)節(jié)提出了新的特征結(jié)融合方法,并探索了應(yīng)用于左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電的模式分類方法。在此基礎(chǔ)上把本文提出的方法用于在線系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。主要開展以下工作：(1)研究了運(yùn)動(dòng)想象腦電相位同步特征的提取方法以及與其它特征相結(jié)合后對(duì)分類精度的影響。采用運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)小波系數(shù)能量特征、頻帶能量特征分別與相位同步特征相結(jié)合的方法類來構(gòu)造特征向量。在利用Hilbert變換處理腦電信號(hào)后,應(yīng)用鎖相值(PLV)來提取腦電信號(hào)的相位同步特征,然后基于SVM對(duì)測(cè)試集信號(hào)進(jìn)行識(shí)別；接著研究了相位同步特征分別與小波系數(shù)能量特征和頻帶能量特征相結(jié)合后對(duì)左右手運(yùn)動(dòng)想象模式分類精度的影響。同時(shí),利用上述提取的腦電信號(hào)相位同步特征,研究對(duì)側(cè)初級(jí)運(yùn)動(dòng)區(qū)與頂區(qū)之間的協(xié)同性、腦區(qū)之間的協(xié)作程度與腦區(qū)激活程度的相關(guān)性。(2)實(shí)驗(yàn)研究基于左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電的模式分類方法。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析各種模式分類方法用于運(yùn)動(dòng)想象腦電的分類精度。與其他模式分類算法相比,支持向量機(jī)(SVM)和線性判別分析(LDA)具有較高的分類精度。它們的最高正確分類率和平均正確分類率都具有明顯的優(yōu)勢(shì),再次驗(yàn)證了這兩種方法對(duì)于運(yùn)動(dòng)想象腦電分類的有效性。該研究為下面的運(yùn)動(dòng)想象腦電特征提取和模式分類算法的在線驗(yàn)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。(3)在上述研究基礎(chǔ)上,把相關(guān)算法應(yīng)用于在線系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。在腦-機(jī)交互在線系統(tǒng)平臺(tái)上進(jìn)行了相關(guān)的特征提取和模式分類算法的應(yīng)用和驗(yàn)證。本研究可望為提高在線系統(tǒng)的性能有幫助。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)想象 相位同步 腦電特征提取 腦電模式分類 在線腦-機(jī)交互
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7;R338
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-22
• 1.1 引言10
• 1.2 腦-機(jī)接口概述10-19
• 1.2.1 腦-機(jī)接口基本概念與研究意義10-12
• 1.2.2 腦-機(jī)接口的組成與主要技術(shù)12-15
• 1.2.3 腦-機(jī)接口類型15-16
• 1.2.4 腦-機(jī)接口研究現(xiàn)狀與存在問題16-19
• 1.3 論文的研究內(nèi)容19-20
• 1.4 論文的組織與結(jié)構(gòu)20-22
• 第二章 基于運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的研究基礎(chǔ)與采集22-32
• 2.1 運(yùn)動(dòng)想象的定義與研究意義22-23
• 2.2 腦電信號(hào)產(chǎn)生機(jī)理與特點(diǎn)23-26
• 2.2.1 腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)制23-25
• 2.2.2 腦電信號(hào)的分類與基本特點(diǎn)25-26
• 2.3 事件相關(guān)同步電位與事件相關(guān)去同步電位26-28
• 2.3.1 事件相關(guān)同步電位與相關(guān)去同步電位概念(ERS與ERD)26-27
• 2.3.2 事件相關(guān)同步電位與事件相關(guān)去同步電位的表征與量化27-28
• 2.4 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的采集28-32
• 第三章 基于左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特征提取32-48
• 3.1 引言32
• 3.2 左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電特征提取32-37
• 3.2.1 基于小波變換的腦電特征提取32-35
• 3.2.2 基于能量特征的腦電特征提取35
• 3.2.3 基于相位同步特征的腦電特征提取35-37
• 3.3 基于支持向量機(jī)的腦電模式分類37-38
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及對(duì)比分析38-46
• 3.4.1 基于小波變換和相位同步的腦電特征38-42
• 3.4.2 基于頻帶能量和相位同步的腦電特征42-46
• 3.5 小結(jié)46-48
• 第四章 左右手運(yùn)動(dòng)想象的模式識(shí)別分類方法研究48-56
• 4.1 引言48
• 4.2 左右手運(yùn)動(dòng)想象的模式分類方法48-53
• 4.2.1 支持向量機(jī)(SVM)48-50
• 4.2.2 線性判別分析(LDA)50-51
• 4.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)51-52
• 4.2.4 樸素貝葉斯分類器52-53
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及對(duì)比分析53-55
• 4.3.1 左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電的預(yù)處理和特征提取53
• 4.3.2 結(jié)果以及對(duì)比分析53-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第五章 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)處理方法在線驗(yàn)證56-64
• 5.1 引言56
• 5.2 在線系統(tǒng)簡介56-59
• 5.2.1 腦電實(shí)驗(yàn)裝置及腦電信號(hào)采集裝置56-57
• 5.2.2 在線系統(tǒng)平臺(tái)邏輯結(jié)構(gòu)57-59
• 5.3 信號(hào)處理方法在線驗(yàn)證59-63
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取59-60
• 5.3.2 腦電數(shù)據(jù)在線處理方法結(jié)果與分析60-63
• 5.4 本章小結(jié)63-64
• 第六章 總結(jié)和展望64-66
• 6.1 總結(jié)64-65
• 6.2 展望65-66
• 致謝66-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 附錄A (攻讀碩士期間的學(xué)術(shù)成果)74

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