本文關(guān)鍵詞：基于想象左右手運(yùn)動(dòng)思維腦電識(shí)別分類研究

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【摘要】：腦機(jī)接口(Brain Computer Interface, BCI)是一種新型的人機(jī)交互方式,對(duì)殘障人士恢復(fù)生活自理能力等領(lǐng)域有著極大的推動(dòng)作用。腦機(jī)接口有信號(hào)采集、信號(hào)分析和控制器三個(gè)功能模塊,信號(hào)分析模塊是腦機(jī)接口中重要模塊。本文采用奧地利格拉茨科技大學(xué)BCI研究小組提供的2008年的BCI競(jìng)賽數(shù)據(jù),對(duì)左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行分析。本文首先介紹BCI的產(chǎn)生和發(fā)展,較為詳細(xì)地介紹了腦機(jī)接口的研究現(xiàn)狀以及主要研究方法。在信號(hào)預(yù)處理方面,本文根據(jù)不同被試的頻譜圖、Alpha頻段能量腦地形圖以及目前的研究成果,確定了著重探究的導(dǎo)聯(lián)以及頻率段。并對(duì)腦電信號(hào)的事件相關(guān)電位同步/去同步(Event-Related Desynchronization/Synchronization, ERD/ERS)現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè)。在特征提取方面,本文受ERS/ERD現(xiàn)象的啟發(fā),將完整的單次運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分為若干段分別計(jì)算其頻譜能量和四階累計(jì)量作為特征。針對(duì)腦電信號(hào)的非線性非平穩(wěn)特性,引入Hurst旨數(shù)、相位鎖定值作為特征向量。本文探究了各類特征的優(yōu)缺點(diǎn),并對(duì)單一特征、聯(lián)合特征、主成分分析降維后的特征進(jìn)行分類比較。在模式分類方面,木文介紹了線性判別分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)、支持向量(Support Vector Machine,SVM)隨機(jī)森林分類,對(duì)所提取的特征進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn),并仔細(xì)地探究了分類器的不同參數(shù)對(duì)正確率的影響�？紤]到分類結(jié)果較差,隨后采用經(jīng)過小波包變化、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解優(yōu)化后的共空間模式(Common Spatial Pattern, CSP)提取特征,在ERS/ERD現(xiàn)象并不明顯的情況下,最高分類正確率達(dá)到96.92%,所有被試平均分類正確率達(dá)到了75.72%。本文的創(chuàng)新之處有如下幾點(diǎn)：第一,提出了計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單的事件相關(guān)電位表征曲線；第二,對(duì)腦電信號(hào)時(shí)間分段之后提取能量以及四階累積量特征,引入表征信號(hào)長(zhǎng)程相關(guān)性的Hurst指數(shù)作為特征,采用隨機(jī)森林進(jìn)行分類；第三,將CSP方法分別與小波包變化和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解結(jié)合,進(jìn)行特征提取,在ERS/ERD現(xiàn)象并不明顯的情況下,得到了96.92%正確率。腦電信號(hào)分析是一項(xiàng)復(fù)雜而具有挑戰(zhàn)的研究課題,本文對(duì)左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行了較為深入的研究,為今后運(yùn)動(dòng)想象方面的研究作了一些鋪墊工作。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R338;TN911.7

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