【摘要】：腦機(jī)接口(BCI)是一種新型的人機(jī)交互技術(shù),它不依賴于人體正常的外周神經(jīng)通路與肌肉組織,直接通過計(jì)算機(jī)為大腦與外界環(huán)境搭建一個(gè)交流與通信的渠道�；谶\(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口是時(shí)下最受關(guān)注的BCI范式,其中準(zhǔn)確提取感知運(yùn)動(dòng)節(jié)律的變化特征和有效分類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號是這類系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)。而通道選擇是影響系統(tǒng)性能的重要因素。本文提出了幾種基于運(yùn)動(dòng)想象BCI實(shí)驗(yàn)范式的通道選擇方法,并研究了不同實(shí)驗(yàn)范式下分類性能與通道數(shù)量的關(guān)系以及實(shí)驗(yàn)范式對最優(yōu)通道數(shù)量的影響。本文的主要工作和研究成果有：1.針對大多數(shù)運(yùn)動(dòng)想象分類算法只利用mu和beta頻段特征的缺點(diǎn),提出了一種多頻段及空間域信號特征相結(jié)合的方法。先把單通道腦電信號劃分成多頻段,用信號包絡(luò)提取子頻段的特征信息,再結(jié)合通道拓?fù)?通道數(shù)量)的變化,用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行EEG的分類,并利用該方法粗略研究了一維光標(biāo)移動(dòng)控制和典型的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)BCI實(shí)驗(yàn)中分類性能和通道數(shù)量的關(guān)系。2.在工作1的基礎(chǔ)之上,提出了一種新型的Relief-SBS通道選擇算法。該算法結(jié)合Relief的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性原理和順序后向選擇算法的迭代思想對EEG通道進(jìn)行選擇。并用correlation coefficent進(jìn)行分類,取得最優(yōu)分類準(zhǔn)確率的通道即認(rèn)定為最優(yōu)通道。以運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為分析對象,結(jié)果表明利用Relief-SBS進(jìn)行通道選擇后系統(tǒng)能取得出色的分類準(zhǔn)確率,與其他的特征選擇方法相比,其分類性能也更突出,說明了本方法的準(zhǔn)確性和有效性。3.已有的通道選擇研究主要聚焦于無視覺反饋且不實(shí)時(shí)控制的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)BCI實(shí)驗(yàn)范式,對于有視覺反饋與實(shí)時(shí)控制的一維和二維光標(biāo)控制BCI實(shí)驗(yàn)范式,相關(guān)的研究甚少。本文提出了一種新型的IterRelCen算法用于最優(yōu)通道選擇,該方法基于ReliefF的原理,但是調(diào)整了目標(biāo)樣本選擇的策略以及引入了迭代計(jì)算的思想。利用IterRelCen對多頻段多通道的信號包絡(luò)特征進(jìn)行特征選擇,并利用加強(qiáng)的支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行多分類。我們對來自于三個(gè)不同的BCI實(shí)驗(yàn)范式的EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果表明IterRelCen能有效地進(jìn)行最優(yōu)通道選擇,性能也優(yōu)于其他通道選擇算法。此外,研究結(jié)果還表明,從運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)BCI實(shí)驗(yàn)到一維光標(biāo)控制實(shí)驗(yàn),再到二維光標(biāo)控制實(shí)驗(yàn),取得最優(yōu)分類準(zhǔn)確率所需的通道數(shù)量是遞增的,最優(yōu)通道數(shù)量與實(shí)驗(yàn)范式復(fù)雜度呈正相關(guān)。本文提出的算法及得到的研究結(jié)果可為優(yōu)化基于運(yùn)動(dòng)想象的BCI系統(tǒng)提供有用信息,并推動(dòng)基于運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R338;TP18

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本文編號：2459979