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振動(dòng)輔助下腦電信號(hào)識(shí)別的研究

發(fā)布時(shí)間:2020-04-22 09:38
【摘要】:腦-機(jī)接口(Brain Computer Interface,BCI)是大腦與外部設(shè)備間建立的直接連接通路,是讓腦損傷患者與外界進(jìn)行互動(dòng)的有效途徑。運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)(Electroencephalogram,EEG)是BCI系統(tǒng)最常用的控制信號(hào)。外部誘發(fā)刺激通過(guò)人體皮膚表面的機(jī)械感受器傳入的信號(hào)傳輸?shù)酱竽X運(yùn)動(dòng)皮層,成為當(dāng)前提高BCI識(shí)別率的研究熱點(diǎn)。本文研究振動(dòng)輔助能否影響大腦運(yùn)動(dòng)皮層的活躍程度,能否提高EEG信號(hào)的識(shí)別率,主要內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)歸納如下:(1)在信號(hào)消噪方面,針對(duì)傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象,以及傳統(tǒng)的盲源分離技術(shù)得到的各獨(dú)立源分量順序不確定,提出了一種基于總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與降噪源分離和近似熵相結(jié)合的腦電信號(hào)消噪方法。通過(guò)仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)腦電數(shù)據(jù)驗(yàn)證了提出方法的有效性。(2)在運(yùn)動(dòng)皮層狀態(tài)分析方面,以事件相關(guān)同步/事件相關(guān)去同步(Event Related Desynchronization/Event Related Synchronization,ERD/ERS)和運(yùn)動(dòng)想象與體感刺激影響α、β節(jié)律信號(hào)為依據(jù),應(yīng)用α、β節(jié)律信號(hào)時(shí)域和頻域兩種ERD量化值作為皮層活躍測(cè)量度,對(duì)受試者在單一運(yùn)動(dòng)想象、不同振動(dòng)頻率輔助下運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)的皮層活躍度進(jìn)行分析,對(duì)4位受試者的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,結(jié)果表明振動(dòng)輔助提高了大腦運(yùn)動(dòng)皮層的活躍度,進(jìn)一步增強(qiáng)了 EEG信號(hào)的可分辨性。(3)在特征提取方面,針對(duì)傳統(tǒng)小波變換的小波基函數(shù)的品質(zhì)因子(中心頻率和帶寬的比值)不能靈活調(diào)節(jié)的問(wèn)題,提出一種基于可調(diào)品質(zhì)因子小波變換和模糊熵的腦電特征提取方法。通過(guò)國(guó)際BCI競(jìng)賽數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文方法的有效性。(4)在模式分類方面,應(yīng)用基于粒子群優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)分類方法,優(yōu)化了極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入層節(jié)點(diǎn)權(quán)值和隱含層節(jié)點(diǎn)閾值,使得優(yōu)化后的極限學(xué)習(xí)機(jī)只需要在較少的隱含層節(jié)點(diǎn)就可以獲得更好的分類效果。(5)在振動(dòng)輔助下腦電信號(hào)識(shí)別研究方面,對(duì)4位受試者單一運(yùn)動(dòng)想象和振動(dòng)輔助下的運(yùn)動(dòng)想象的左右手運(yùn)動(dòng)的腦電信號(hào)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究。研究表明,4位受試者振動(dòng)輔助下比單一運(yùn)動(dòng)想象左右手的平均識(shí)別準(zhǔn)確率提高了 5%、7%,再一次表明了振動(dòng)可以提高運(yùn)動(dòng)皮層的活躍度,增強(qiáng)EEG信號(hào)的可分辨性,進(jìn)而提高腦電信號(hào)的識(shí)別率。
【圖文】:

電位波形,正電位,電位,相關(guān)刺激


P300電位是大腦受到外界新奇事件(如視覺(jué)、聽覺(jué)等)刺激時(shí)產(chǎn)生的一個(gè)逡逑正電位,它通常發(fā)生在相關(guān)刺激出現(xiàn)后300-400ms左右[2],主要位于中央皮層區(qū)逡逑域,,如圖1.1所示。研宄表明,P300電位產(chǎn)生的概率很小,但是概率越小,產(chǎn)生逡逑的正電位的幅值越大[3]。Farwell等[4】在1988年設(shè)計(jì)了基于P300的26字母的虛逡逑擬鍵盤,實(shí)現(xiàn)了英文字符的在線輸入。龍錦益等[5]利用P300設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了控制逡逑輪椅的BCI系統(tǒng)。浙江大學(xué)吳邊等%設(shè)計(jì)了基于P300電位的中文虛擬鍵盤,實(shí)逡逑現(xiàn)了漢字筆畫在線輸入的BCI系統(tǒng)。逡逑150邋r逡逑100邋-邋Pz/"\逡逑150邋?邋\逡逑馨邐/邐desired逡逑/邐choice逡逑^邐?邋?邋?邐?..邋other逡逑choices逡逑-50邋邐1邐1邐*邐?邐1邐1邐1逡逑-100邋0邋100邋200邋300邋400邋500邋600逡逑時(shí)間/ms逡逑圖1.1邋P300電位波形逡逑2逡逑

電位波形,信號(hào)功率譜,節(jié)律,目標(biāo)


P300電位是大腦受到外界新奇事件(如視覺(jué)、聽覺(jué)等)刺激時(shí)產(chǎn)生的一個(gè)逡逑正電位,它通常發(fā)生在相關(guān)刺激出現(xiàn)后300-400ms左右[2],主要位于中央皮層區(qū)逡逑域,如圖1.1所示。研宄表明,P300電位產(chǎn)生的概率很小,但是概率越小,產(chǎn)生逡逑的正電位的幅值越大[3]。Farwell等[4】在1988年設(shè)計(jì)了基于P300的26字母的虛逡逑擬鍵盤,實(shí)現(xiàn)了英文字符的在線輸入。龍錦益等[5]利用P300設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了控制逡逑輪椅的BCI系統(tǒng)。浙江大學(xué)吳邊等%設(shè)計(jì)了基于P300電位的中文虛擬鍵盤,實(shí)逡逑現(xiàn)了漢字筆畫在線輸入的BCI系統(tǒng)。逡逑150邋r逡逑100邋-邋Pz/"\逡逑150邋?邋\逡逑馨邐/邐desired逡逑/邐choice逡逑^邐?邋?邋?邐?..邋other逡逑choices逡逑-50邋邐1邐1邐*邐?邐1邐1邐1逡逑-100邋0邋100邋200邋300邋400邋500邋600逡逑時(shí)間/ms逡逑圖1.1邋P300電位波形逡逑2逡逑
【學(xué)位授予單位】:杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:R338;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2636382

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