本文關鍵詞：一種緩解精神焦慮的腦機接口性能評價研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京理工大學》 2015年

基于深度學習的運動想象腦電分類

戴若夢  

【摘要】：腦電分類問題的研究對腦機接口的應用和發(fā)展具有重要的意義,腦機接口應用的實現(xiàn)依賴于腦電分類的良好精度和魯棒性。由于腦電容易受到噪聲和其他信號源(肌電、眼電、心電等)的干擾,腦電分類器的精度很難提高,泛化能力差。所以研究如何對腦電預處理、如何提取具有代表性的特征、如何訓練出泛化能力良好的分類器變得十分必要。近年來,深度學習作為多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡模型在圖像分類領域、語音識別領域得到了十分有效的應用。考慮如何將深度學習的方法應用到腦電分類問題中,也慢慢在成為腦機接口研究中的熱點。本文研究了傳統(tǒng)分類器與深度學習在運動想象腦電分類中的應用,著重探討如何將深度學習的方法應用于運動想象腦電分類的問題中,并將傳統(tǒng)分類器與深度學習中的SAE和CNN兩種模型的分類精度進行對比和分析。本文的工作主要分為三部分:第一部分為信號預處理,根據(jù)統(tǒng)計參量對腦電信號進行批量篩選;然后采用濾波器來濾除噪聲,去除基線漂移的影響,選取運動想象腦電特定的頻段;最后使用ICA方法來去除眼電的干擾。第二部分使用傳統(tǒng)機器學習的方法對腦電的分類,通過小波變換提取腦電的特征,將特征分別放在SVM和softmax神經(jīng)網(wǎng)絡中訓練。第三部分為將深度學習的方法應用于腦電分類問題中,分別使用了SAE和CNN兩種模型,以傳統(tǒng)分類器的結果做參照,分析模型的適用性。本文經(jīng)過大量的實驗發(fā)現(xiàn),基于softmax的神經(jīng)網(wǎng)絡對比SVM,分類精度與之持平,但由于softmax擅長對多標簽數(shù)據(jù)進行分類,更適用于在腦電分類問題中。相比于傳統(tǒng)分類方法,深度學習的分類模型CNN和SAE通過集成稀疏編碼,雖然不需要手動提取特征,能夠直接訓練原始數(shù)據(jù);但其對訓練時長和對機器的性能要求更苛刻。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：R338;TN911.7
【目錄】：

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