本文關鍵詞：運動想象腦電信號的特征提取算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：運動想象腦電信號的研究是目前的熱點問題,它可以給有嚴重運動功能障礙的人提供一種與外界環(huán)境交流的便利途徑,通過腦機接口的設計可成功“讀取”腦電信號,實現(xiàn)腦與外部環(huán)境的信息交換,搭建與神經(jīng)肌肉無關的“第二通路”。本文為了能更好的對左右手運動想象腦電信號進行檢測,方便腦電信號的研究,設計了腦電采集和處理系統(tǒng),利用VC環(huán)境和Matlab混合編程,使得腦電信號采集和處理的一體化,實現(xiàn)了左右手想象腦電信號的判別功能。系統(tǒng)主要結構包括:硬件與軟件的接口程序、用戶信息的錄入與讀取、腦電圖繪制、數(shù)據(jù)的保存、算法的選取、調用Matlab后續(xù)處理、接收處理反饋結果等功能。在Matlab環(huán)境下,主要重點實現(xiàn)運動想象信號的特征提取和分類識別兩大功能,該系統(tǒng)的性能高低主要體現(xiàn)在系統(tǒng)能否快速有效的提取腦電信號中的具有代表性的特征信息。利用基于小波和小波包分解的方法,針對C3、C4電極通道的腦電信號,將腦電信號中各成分分別突出到不同尺度進行放大研究。本文提取的腦電信號特征包括:變化系數(shù)、波動指數(shù)和小波熵。在分類識別方面,選取了支持向量機、貝葉斯分類器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡三種分類算法,通過嚴格的實驗比較,綜合評價三種算法在分類時間、分類準確率等方面的性能,最終得出支持向量機要優(yōu)于其他兩個算法的結論。最后反饋對信號的判別結果和準確率,經(jīng)多次測試,準確率最高可達到98.32%。
【關鍵詞】：運動想象腦電信號 特征提取 模式分類 小波分解 支持向量機
【學位授予單位】：濟南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7;R338
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究背景與現(xiàn)狀8-10
• 1.1.1 腦機接口的應用9-10
• 1.2 腦電信號的基本介紹10-12
• 1.2.1 腦電信號的一般特點10-11
• 1.2.2 運動想象腦電信號的特點11-12
• 1.2.3 腦電圖12
• 1.3 研究內容和系統(tǒng)總體設計方案12-13
• 1.4 本論文的結構13-16
• 第二章 腦電信號采集處理系統(tǒng)的設計16-26
• 2.1 腦電信號的類型16-17
• 2.1.1 誘發(fā)電位16
• 2.1.2 事件相關去同步和事件相關同步16-17
• 2.2 腦電信號采集方法17-18
• 2.3 采集電路要求和設備的選用18-20
• 2.4 采集處理系統(tǒng)上位機的設計20-25
• 2.4.1 VC環(huán)境下系統(tǒng)的設計20-23
• 2.4.2 VC與Matlab的混合編程23-24
• 2.4.3 Matlab環(huán)境下系統(tǒng)的設計24-25
• 2.5 本章小結25-26
• 第三章 運動想象腦電信號特征提取算法26-42
• 3.1 腦電信號的常見特征26-27
• 3.2 常用的分析方法27-28
• 3.2.1 時域分析方法27
• 3.2.2 頻域分析方法27-28
• 3.2.3 時頻分析方法28
• 3.3 小波變換理論體系28-39
• 3.3.1 連續(xù)小波變換29-30
• 3.3.2 離散小波變換30-31
• 3.3.3 多分辨率分析31-33
• 3.3.4 小波包的基本原理33-35
• 3.3.5 常用的小波函數(shù)35-38
• 3.3.6 小波的優(yōu)缺點38-39
• 3.4 信號提取的特征39-40
• 3.5 本章小結40-42
• 第四章 信號特征的分類識別算法42-52
• 4.1 常用的分類算法42
• 4.2 支持向量機42-46
• 4.2.1 線性支持向量機43-44
• 4.2.2 非線性支持向量機44-45
• 4.2.3 支持向量機優(yōu)缺點45-46
• 4.3 貝葉斯分類器46-49
• 4.3.1 樸素貝葉斯分類器46-47
• 4.3.2 樹擴展貝葉斯分類器47-48
• 4.3.3 半樸素貝葉斯分類器48-49
• 4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器49-50
• 4.4.1 BP算法的步驟49-50
• 4.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的缺陷50
• 4.5 信號特征的分類50-51
• 4.6 本章小結51-52
• 第五章 系統(tǒng)測試與結果分析52-60
• 5.1 VC環(huán)境下系統(tǒng)測試52-54
• 5.2 Matlab環(huán)境下系統(tǒng)測試54-60
• 第六章 結論與展望60-62
• 參考文獻62-66
• 致謝66-68
• 附錄68

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