本文關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)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(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的研究是目前的熱點(diǎn)問題,它可以給有嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)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(jī)接口的設(shè)計(jì)可成功“讀取”腦電信號(hào),實(shí)現(xiàn)腦與外部環(huán)境的信息交換,搭建與神經(jīng)肌肉無關(guān)的“第二通路”。本文為了能更好的對(duì)左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行檢測(cè),方便腦電信號(hào)的研究,設(shè)計(jì)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(hào)采集和處理的一體化,實(shí)現(xiàn)了左右手想象腦電信號(hào)的判別功能。系統(tǒng)主要結(jié)構(gòu)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(diào)用Matlab后續(xù)處理、接收處理反饋結(jié)果等功能。在Matlab環(huán)境下,主要重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)的特征提取和分類識(shí)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(hào)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(duì)C3、C4電極通道的腦電信號(hào),將腦電信號(hào)中各成分分別突出到不同尺度進(jìn)行放大研究。本文提取的腦電信號(hào)特征包括:變化系數(shù)、波動(dòng)指數(shù)和小波熵。在分類識(shí)別方面,選取了支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種分類算法,通過嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)比較,綜合評(píng)價(jià)三種算法在分類時(shí)間、分類準(zhǔn)確率等方面的性能,最終得出支持向量機(jī)要優(yōu)于其他兩個(gè)算法的結(jié)論。最后反饋對(duì)信號(hào)的判別結(jié)果和準(zhǔn)確率,經(jīng)多次測(cè)試,準(zhǔn)確率最高可達(dá)到98.32%。
【關(guān)鍵詞】：運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào) 特征提取 模式分類 小波分解 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：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(jī)接口的應(yīng)用9-10
• 1.2 腦電信號(hào)的基本介紹10-12
• 1.2.1 腦電信號(hào)的一般特點(diǎn)10-11
• 1.2.2 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特點(diǎn)11-12
• 1.2.3 腦電圖12
• 1.3 研究內(nèi)容和系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案12-13
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)13-16
• 第二章 腦電信號(hào)采集處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)16-26
• 2.1 腦電信號(hào)的類型16-17
• 2.1.1 誘發(fā)電位16
• 2.1.2 事件相關(guān)去同步和事件相關(guān)同步16-17
• 2.2 腦電信號(hào)采集方法17-18
• 2.3 采集電路要求和設(shè)備的選用18-20
• 2.4 采集處理系統(tǒng)上位機(jī)的設(shè)計(jì)20-25
• 2.4.1 VC環(huán)境下系統(tǒng)的設(shè)計(jì)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(shè)計(jì)24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征提取算法26-42
• 3.1 腦電信號(hào)的常見特征26-27
• 3.2 常用的分析方法27-28
• 3.2.1 時(shí)域分析方法27
• 3.2.2 頻域分析方法27-28
• 3.2.3 時(shí)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(diǎn)38-39
• 3.4 信號(hào)提取的特征39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 第四章 信號(hào)特征的分類識(shí)別算法42-52
• 4.1 常用的分類算法42
• 4.2 支持向量機(jī)42-46
• 4.2.1 線性支持向量機(jī)43-44
• 4.2.2 非線性支持向量機(jī)44-45
• 4.2.3 支持向量機(jī)優(yōu)缺點(diǎn)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(kuò)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(luò)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(luò)的缺陷50
• 4.5 信號(hào)特征的分類50-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第五章 系統(tǒng)測(cè)試與結(jié)果分析52-60
• 5.1 VC環(huán)境下系統(tǒng)測(cè)試52-54
• 5.2 Matlab環(huán)境下系統(tǒng)測(cè)試54-60
• 第六章 結(jié)論與展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 致謝66-68
• 附錄68

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：364972