本文關(guān)鍵詞：視覺(jué)誘發(fā)P300電位的去噪與提取算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機(jī)接口技術(shù)(BCI)是當(dāng)今科學(xué)研究的一個(gè)熱門領(lǐng)域,有著巨大的應(yīng)用價(jià)值。腦機(jī)接口是一個(gè)不依賴于正常的外周神經(jīng)和肌肉組織傳輸通道而是直接在大腦和外部環(huán)境之間進(jìn)行通訊的系統(tǒng)。BCI為那些喪失運(yùn)動(dòng)及語(yǔ)言能力但是大腦的思維活動(dòng)正常的人們帶來(lái)了福音,患者不需要進(jìn)行語(yǔ)言或者肢體動(dòng)作而是直接通過(guò)大腦來(lái)表達(dá)自己的想法從而操縱外部設(shè)備。BCI還為健康人提供了一種嶄新的交流通信模式,并且可以幫助在特殊環(huán)境下的工作人員,應(yīng)用領(lǐng)域十分廣泛。事件相關(guān)電位ERP是BCI系統(tǒng)中常用的腦電信號(hào),經(jīng)典的ERP主要成分包括P100、N100、P200、N200、P300,其中P300電位是目前研究最為廣泛的一種ERP, P300與注意、記憶等高級(jí)心理活動(dòng)密切相關(guān)。本文設(shè)計(jì)了和經(jīng)典字符拼寫系統(tǒng)相似的基于P300的刺激界面,并進(jìn)行了腦誘發(fā)電位采集實(shí)驗(yàn)。由于腦電信號(hào)十分微弱,信噪比很低,且在采集過(guò)程中常�；烊肫渌母蓴_偽跡,影響腦電信號(hào)的處理結(jié)果和分析判斷。本文著重研究P300電位的去噪、特征提取與分類識(shí)別算法。主要的工作內(nèi)容如下：(1)對(duì)傳統(tǒng)的字符拼寫刺激界面做了少許改進(jìn),在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中,選擇四名受試者進(jìn)行P300腦誘發(fā)電位采集實(shí)驗(yàn)。(2)在腦電信號(hào)的預(yù)處理過(guò)程中,提出了一種基于獨(dú)立分量分析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解相結(jié)合(ICA-EMD)的去噪算法來(lái)去除EEG信號(hào)中常見(jiàn)的眼電干擾偽跡。該算法解決了單獨(dú)使用ICA方法時(shí)不能自動(dòng)識(shí)別偽跡分量和會(huì)舍棄一部分有用的腦電信息這兩個(gè)問(wèn)題,去噪效果更好,且在實(shí)驗(yàn)中無(wú)需設(shè)置眼電參考信號(hào),操作簡(jiǎn)便,性能優(yōu)越。(3)對(duì)經(jīng)過(guò)去噪處理和疊加平均之后的腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取,融合小波分解和時(shí)域能量熵兩種方法提取P300特征,選取最能表征P300電位的小波分解近似系數(shù)和第4-6段數(shù)據(jù)的能量熵值作為特征向量,降低數(shù)據(jù)的維數(shù),減少運(yùn)算量。選用支持向量機(jī)作為分類器對(duì)特征向量進(jìn)行識(shí)別分類,結(jié)果表明,兩種特征融合下的分類準(zhǔn)確率較單特征時(shí)更高,證明本文所用的算法能有效提高分類器的識(shí)別準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：BCI P300電位 眼電偽跡 獨(dú)立分量分析 小波分解
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN911.7;R338
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 腦機(jī)接口概述11-14
• 1.2 腦機(jī)接口研究的背景及意義14-15
• 1.3 腦機(jī)接口技術(shù)的研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 主要內(nèi)容及章節(jié)安排16-19
• 第二章 腦電信號(hào)P300及采集19-25
• 2.1 事件相關(guān)電位ERP與P30019-21
• 2.1.1 事件相關(guān)電位ERP19-20
• 2.1.2 P300電位20
• 2.1.3 P300的應(yīng)用及意義20-21
• 2.2 腦電信號(hào)P300的采集21-24
• 2.2.1 實(shí)驗(yàn)裝置21-23
• 2.2.2 刺激范式23-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于ICA-EMD的眼電偽跡去噪算法25-45
• 3.1 眼電偽跡去噪方法25-28
• 3.1.1 回歸方法25-26
• 3.1.2 自適應(yīng)濾波方法26-27
• 3.1.3 小波變換27
• 3.1.4 盲源分離27-28
• 3.2 基于ICA的眼電偽跡去噪28-33
• 3.2.1 ICA原理28-30
• 3.2.2 基于ICA的眼電偽跡去噪30-33
• 3.3 基于ICA-EMD的眼電偽跡去噪33-42
• 3.3.1 基于峰度值的EOG偽跡成分自動(dòng)識(shí)別33-34
• 3.3.2 EMD閾值去噪34-37
• 3.3.3 基于ICA-EMD的眼電偽跡去噪37-42
• 3.4 腦電信號(hào)預(yù)處理42-43
• 3.5 本章小結(jié)43-45
• 第四章 P300特征提取與分類45-59
• 4.1 P300特征提取算法概述45-46
• 4.2 基于小波變換的P300特征提取46-50
• 4.2.1 Mallat算法46-48
• 4.2.2 基于小波變換的特征提取方法48-50
• 4.3 基于時(shí)域能量熵的P300特征提取50-52
• 4.4 支持向量機(jī)52-54
• 4.5 基于SVM的P300分類54-57
• 4.5.1 單特征量下P300的分類正確率55-56
• 4.5.2 特征融合下P300的分類正確率56
• 4.5.3 不同導(dǎo)聯(lián)下P300的分類正確率56-57
• 4.6 本章小結(jié)57-59
• 第五章 總結(jié)與展望59-61
• 5.1 總結(jié)59
• 5.2 展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-67
• 致謝67-68
• 學(xué)位論文評(píng)閱答辯情況表68

【相似文獻(xiàn)】

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