發(fā)布時間：2017-05-03 22:01

  本文關(guān)鍵詞：基于獨(dú)立分量分析的在線腦-機(jī)接口系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface, BCI)技術(shù)是一種新型的人-機(jī)交互技術(shù),它通過在人腦與外部電子設(shè)備之間建立通道,將人腦的神經(jīng)活動直接轉(zhuǎn)換為控制命令完成預(yù)定操作。BCI在醫(yī)療康復(fù)、游戲娛樂等領(lǐng)域有很廣闊的應(yīng)用前景。目前,在線BCI系統(tǒng)研究中存在著許多亟待解決的問題,如系統(tǒng)的響應(yīng)速度慢和識別精度低等。因此高效的腦電信號處理算法的研究和良好的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案對于在線BCI系統(tǒng)的構(gòu)建有重要意義。在非植入式腦-機(jī)接口的研究中,獨(dú)立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)一直被認(rèn)為是具有很大應(yīng)用前景的腦電(Electroencephalogram,EEG)預(yù)處理和特征增強(qiáng)方法,但到目前為止,有關(guān)ICA-BCI系統(tǒng)的研究大多是Matlab平臺下的離線分析。本文對基于ICA的運(yùn)動想象BCI(Motor Imagery BCI, MIBCI)系統(tǒng)進(jìn)行研究,結(jié)合ICA無監(jiān)督學(xué)習(xí)特點(diǎn)和運(yùn)動相關(guān)去同步化(ERD)現(xiàn)象,構(gòu)建了一種簡單實(shí)用的ICA空域?yàn)V波器(Spatial Filter, SF)設(shè)計(jì)方法和三類運(yùn)動想象判別準(zhǔn)則。在此基礎(chǔ)上,基于NeuroScan腦電采集系統(tǒng)和VC++平臺完整地實(shí)現(xiàn)了在線ICA-MIBCI實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。本文的具體工作包括：1.從時域、頻域和空域研究了運(yùn)動想象腦電(MI-EEG)的ERD/ERS現(xiàn)象,介紹了典型的MI-EEG特征提取和模式分類算法。2.介紹了ICA的基本模型及其用于EEG處理的可行性,對擴(kuò)展的InfomaxICA算法做了優(yōu)化調(diào)整并利用C++語言對其進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。3.實(shí)現(xiàn)了一種簡單實(shí)用的ICA濾波器設(shè)計(jì)方法和易于在線實(shí)現(xiàn)的三類運(yùn)動想象判別準(zhǔn)則,用于在線BCI系統(tǒng)的構(gòu)建,完整地實(shí)現(xiàn)了在線同步ICA-MBCI系統(tǒng),具有一定的創(chuàng)新性。4.設(shè)計(jì)了EEG采集范式,使用系統(tǒng)的離線分析功能討論了特征提取頻段,ICA導(dǎo)聯(lián)選擇等參數(shù)優(yōu)化問題。分析了訓(xùn)練樣本質(zhì)量對ICA濾波器性能的影響,討論了個體間交叉BCI系統(tǒng)性能的影響因素。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該系統(tǒng)對于經(jīng)過訓(xùn)練的受試者的平均在線識別率能達(dá)到80%以上。本文的BCI系統(tǒng)基于NeuroScan腦電采集系統(tǒng)和VC++平臺實(shí)現(xiàn),核心算法的時間和空間復(fù)雜度小,具備移植到移動便攜平臺或可穿戴設(shè)備的潛力。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動想象 腦-機(jī)接口 獨(dú)立分量分析 在線系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 腦-機(jī)接口系統(tǒng)及其研究意義9-12
• 1.1.1 概述9-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 腦.機(jī)接口系統(tǒng)的發(fā)展歷程與研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 當(dāng)前腦-機(jī)接口研究中的主要問題13-14
• 1.4 獨(dú)立分量分析及其在腦-機(jī)接口研究中的應(yīng)用14
• 1.5 本文的主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排14-16
• 第二章 運(yùn)動想象腦電的特征提取與分類16-31
• 2.1 生物醫(yī)學(xué)信號16-17
• 2.2 腦電信號概述17-22
• 2.2.1 采集方法18
• 2.2.2 分類18-21
• 2.2.3 運(yùn)動想象的ERD/ERS現(xiàn)象21-22
• 2.3 MI-EEG的特征提取方法22-27
• 2.3.1 時/頻域分析23-25
• 2.3.2 參數(shù)建模25-26
• 2.3.3 空域?yàn)V波26-27
• 2.4 MI-EEG的模式分類方法27-29
• 2.4.1 線性分類器28
• 2.4.2 非線性分類器28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-31
• 第三章 運(yùn)動想象腦-機(jī)接口系統(tǒng)31-40
• 3.1 運(yùn)動想象腦電采集31-32
• 3.2 信號預(yù)處理32-36
• 3.3 特征提取36-38
• 3.4 模式分類38-39
• 3.5 控制與反饋39
• 3.6 本章小結(jié)39-40
• 第四章 獨(dú)立分量分析40-51
• 4.1 盲源分離40-41
• 4.2 ICA概述41-42
• 4.3 擴(kuò)展的Infomax ICA算法42-47
• 4.4 ICA在腦電信號處理中的應(yīng)用47-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 基于ICA的在線BCI系統(tǒng)51-75
• 5.1 系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)范式51-52
• 5.2 系統(tǒng)的硬件平臺52-55
• 5.3 系統(tǒng)的軟件模塊55-63
• 5.3.1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理57-58
• 5.3.2 ICA濾波器設(shè)計(jì)58-62
• 5.3.3 運(yùn)動想象分類62-63
• 5.3.4 結(jié)果反饋63
• 5.4 系統(tǒng)的離線分析63-70
• 5.4.1 頻段選取64-65
• 5.4.2 運(yùn)動想象數(shù)據(jù)段選取65-67
• 5.4.3 ICA導(dǎo)聯(lián)選取67-69
• 5.4.4 離線實(shí)驗(yàn)69-70
• 5.5 系統(tǒng)的在線實(shí)驗(yàn)70
• 5.6 討論70-74
• 5.6.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析70-72
• 5.6.2 ICA訓(xùn)練樣本的優(yōu)化選擇72-74
• 5.7 本章小結(jié)74-75
• 第六章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 總結(jié)75-76
• 6.2 展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 附圖81-83
• 附表83-84
• 致謝84-85
• 攻讀學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目以及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文85

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