發(fā)布時(shí)間：2020-08-13 11:39

【摘要】：隨著各國(guó)政府對(duì)腦科學(xué)領(lǐng)域研究的不斷關(guān)注,有著廣泛應(yīng)用前景和理論研究?jī)r(jià)值的腦-機(jī)接口也成為跨學(xué)科的研究熱點(diǎn)。腦-機(jī)接口技術(shù)可以為人類提供一種新的與外界交流信息的方式,通過(guò)該技術(shù),大腦可以不依賴外周神經(jīng)和肌肉直接向機(jī)器發(fā)送指令。尤其在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域,為那些中樞神經(jīng)受傷導(dǎo)致閉鎖的病人提供了一種重要的交流方式。而腦電信號(hào)的分類是影響腦-機(jī)接口性能的重要環(huán)節(jié),也是本文研究的重點(diǎn),本文的主要研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)概括如下：1.提出了改進(jìn)的MFCC腦電信號(hào)特征提取算法,并在研究了常用的空域的特征提取方法共同空間模式算法以及基于非穩(wěn)態(tài)信號(hào)的特征提取方法短時(shí)傅里葉變換算法的基礎(chǔ)上,通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)三種提取方法的性能做了對(duì)比,證明了該方法的優(yōu)越性能。2.討論并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了不同網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、節(jié)點(diǎn)數(shù)以及輸入的不同通道數(shù)對(duì)應(yīng)用深度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行腦電信號(hào)分類的影響,對(duì)用于腦電信號(hào)分類的深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練參數(shù)的優(yōu)化方法進(jìn)行了總結(jié)。3.研究了深度置信網(wǎng)絡(luò)、堆疊自動(dòng)編碼器以及深度受限玻爾茲曼機(jī)這三種深度網(wǎng)絡(luò)在腦電信號(hào)分類中的性能,此外本文還通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)三種特征提取方法與深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的性能進(jìn)行了研究�？偟膩�(lái)說(shuō),本文在充分研究國(guó)內(nèi)外腦電信號(hào)處理的相關(guān)工作的基礎(chǔ)上,深入研究了腦電信號(hào)產(chǎn)生的機(jī)理與各種信號(hào)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的特點(diǎn)和意義,以低信噪比、非平穩(wěn)信號(hào)的運(yùn)動(dòng)想象電腦信號(hào)作為切入點(diǎn),借助腦電競(jìng)賽中的數(shù)據(jù)對(duì)腦電信號(hào)的特征提取及深度學(xué)習(xí)的分類方法進(jìn)行了大腦的創(chuàng)新和實(shí)驗(yàn),為研究更加實(shí)用、高效的BCI系統(tǒng)提供了新的思路和方法。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R338;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2791953