本文關鍵詞：運動想象腦電的特征提取和模式分類算法研究及在線驗證

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【摘要】：基于腦信號的直接腦機交互(Brain-computer interaction, BCI)是一種新型的人機交互技術,該類系統(tǒng)可直接由腦信號重建運動控制,可以戰(zhàn)略性地用于軍事目的,也可為嚴重運動殘疾人和正常人提供輔助控制,從而改善生活質(zhì)量。目前,腦機交互已成為國際重大前沿研究和應用熱點,屬于跨學科交叉研究。其中基于腦電的腦機交互是一類非常重要的腦-機接口,由于其技術尚不成熟,迄今為止,它還沒有走出實驗室,走向?qū)嶋H應用。腦-機接口系統(tǒng)中模式分類是非常重要的一個環(huán)節(jié),關系到整個系統(tǒng)的性能。本文以一類重要的腦機交互范式--基于運動想象腦電的腦機交互范式中的運動想象誘發(fā)的腦電信號為研究對象,在特征提取環(huán)節(jié)提出了新的特征結(jié)融合方法,并探索了應用于左右手運動想象腦電的模式分類方法。在此基礎上把本文提出的方法用于在線系統(tǒng)進行驗證。主要開展以下工作：(1)研究了運動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)合后對分類精度的影響。采用運動想象腦電信號小波系數(shù)能量特征、頻帶能量特征分別與相位同步特征相結(jié)合的方法類來構造特征向量。在利用Hilbert變換處理腦電信號后,應用鎖相值(PLV)來提取腦電信號的相位同步特征,然后基于SVM對測試集信號進行識別；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)合后對左右手運動想象模式分類精度的影響。同時,利用上述提取的腦電信號相位同步特征,研究對側(cè)初級運動區(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)激活程度的相關性。(2)實驗研究基于左右手運動想象腦電的模式分類方法。通過實驗對比分析各種模式分類方法用于運動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(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,再次驗證了這兩種方法對于運動想象腦電分類的有效性。該研究為下面的運動想象腦電特征提取和模式分類算法的在線驗應用提供了基礎。(3)在上述研究基礎上,把相關算法應用于在線系統(tǒng)進行驗證。在腦-機交互在線系統(tǒng)平臺上進行了相關的特征提取和模式分類算法的應用和驗證。本研究可望為提高在線系統(tǒng)的性能有幫助。
【關鍵詞】：運動想象 相位同步 腦電特征提取 腦電模式分類 在線腦-機交互
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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-機接口概述10-19
• 1.2.1 腦-機接口基本概念與研究意義10-12
• 1.2.2 腦-機接口的組成與主要技術12-15
• 1.2.3 腦-機接口類型15-16
• 1.2.4 腦-機接口研究現(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20-22
• 第二章 基于運動想象腦電信號的研究基礎與采集22-32
• 2.1 運動想象的定義與研究意義22-23
• 2.2 腦電信號產(chǎn)生機理與特點23-26
• 2.2.1 腦電信號的產(chǎn)生機制23-25
• 2.2.2 腦電信號的分類與基本特點25-26
• 2.3 事件相關同步電位與事件相關去同步電位26-28
• 2.3.1 事件相關同步電位與相關去同步電位概念(ERS與ERD)26-27
• 2.3.2 事件相關同步電位與事件相關去同步電位的表征與量化27-28
• 2.4 運動想象腦電信號的采集28-32
• 第三章 基于左右手運動想象腦電信號的特征提取32-48
• 3.1 引言32
• 3.2 左右手運動想象腦電特征提取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 基于支持向量機的腦電模式分類37-38
• 3.4 實驗結(jié)果以及對比分析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 左右手運動想象的模式識別分類方法研究48-56
• 4.1 引言48
• 4.2 左右手運動想象的模式分類方法48-53
• 4.2.1 支持向量機(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51-52
• 4.2.4 樸素貝葉斯分類器52-53
• 4.3 實驗結(jié)果以及對比分析53-55
• 4.3.1 左右手運動想象腦電的預處理和特征提取53
• 4.3.2 結(jié)果以及對比分析53-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 第五章 運動想象腦電信號處理方法在線驗證56-64
• 5.1 引言56
• 5.2 在線系統(tǒng)簡介56-59
• 5.2.1 腦電實驗裝置及腦電信號采集裝置56-57
• 5.2.2 在線系統(tǒng)平臺邏輯結(jié)構57-59
• 5.3 信號處理方法在線驗證59-63
• 5.3.1 實驗數(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68-74
• 附錄A (攻讀碩士期間的學術成果)74

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