人機(jī)交互是人工智能的重要組成環(huán)節(jié),大腦與機(jī)器的交互是人機(jī)交互中最具有挑戰(zhàn)性的一類。腦機(jī)接口（brain-computer interface,BCI）直接將人腦與機(jī)器進(jìn)行互相交流,在許多領(lǐng)域具有發(fā)展?jié)摿�。由于腦電信號(hào)（Electroencephalogram,EEG）獲取比較困難,信號(hào)本身具有非線性、非平穩(wěn)性等特點(diǎn),因此,如何提取EEG并將其應(yīng)用到實(shí)際應(yīng)用中具有重要意義。過(guò)去三十年,該領(lǐng)域?qū)W者通過(guò)時(shí)頻分析、非線性分解等方法獲得較大的進(jìn)步。近十年,深度學(xué)習(xí)的興起使腦電信號(hào)的特征提取和識(shí)別得到了新的突破,本文在分析現(xiàn)有常見(jiàn)的幾種方法的基礎(chǔ)上,采用改進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)分析并解構(gòu)EEG。本文首先對(duì)現(xiàn)有常見(jiàn)的幾種深度學(xué)習(xí)EEG處理方法進(jìn)行分析,包括深度信念網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Network,DBN）、降噪自動(dòng)編碼機(jī)（Denoising Auto-encoder,DAE）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）等。通過(guò)分析上述方法,并考慮到腦電數(shù)據(jù)集規(guī)模較小,采用深度堆疊網(wǎng)絡(luò)（Deep Stacking Network,DSN）進(jìn)行改進(jìn)實(shí)驗(yàn),針對(duì)... 

【文章來(lái)源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

BCI系統(tǒng)示意圖

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率深度堆疊網(wǎng)絡(luò)的腦電信號(hào)識(shí)別24圖3.2SADSN頂層重構(gòu)誤差的反向傳播圖3.2顯示了SADSN網(wǎng)絡(luò)中輸出層的錯(cuò)誤反向傳播過(guò)程。在圖3.2中，l1idy表示dth訓(xùn)練樣本下的最后隱藏層中的ith神經(jīng)元的輸入狀態(tài)，W表示輸出層。最頂層隱藏層的輸出權(quán)重為全連接層，S表示輸出層的輸入。ljdy和ljdy分別表示dth訓(xùn)練樣本的輸出層中thj神經(jīng)元的實(shí)際輸出和期望輸出。誤差可以表示為lldjdjde=yy，損失函數(shù)可以定義為：2112DddLe==(3.7)損失函數(shù)對(duì)權(quán)重的導(dǎo)數(shù)為：1(1)()ljdjdijlijjdjdijijljdijjdLLeysWeysWesy==(3.8)在上式中，11()(1)11xxxee=(3.9)在公式(3.9)中，權(quán)重更新中的校準(zhǔn)過(guò)程是：1()ljdjjdjkLeSyW=(3.10)SADSN的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程使用固定學(xué)習(xí)速率為每個(gè)RBM執(zhí)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，以提取更多輸入信息特征。在不失一般性的前提下，Sigmoid函數(shù)的上和下漸近線設(shè)置為L(zhǎng)A和HA，0if和1if分別表示視覺(jué)層的輸入信息和重建狀態(tài)，并用0if和1if分別表示隱藏層的狀態(tài)。Gibbs采樣過(guò)程中的可見(jiàn)層和隱藏層的狀態(tài)表示如下001()()mjLHLjjijifAAAbfW==++(3.11)

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文第3章基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率深度堆疊網(wǎng)絡(luò)的腦電信號(hào)識(shí)別27腦電數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)采集、放大和過(guò)濾后，通過(guò)藍(lán)牙傳輸?shù)接?jì)算機(jī)。EmotivPRO錄制軟件(圖3.5)將顯示和記錄EEG數(shù)據(jù)。圖3.3Emotiv腦電采集儀配套設(shè)備AF3AF4F7F8F3F4FC5FC6T7T8CMSDRLP7P8O1O2圖3.4Emotiv腦電極安放位置圖3.5EmotivPro錄制軟件界面采集數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)選取7個(gè)受試者進(jìn)行，所有受試者都是年齡介于22到26歲的無(wú)腦部疾病男性學(xué)生。對(duì)于每個(gè)受試者，主要任務(wù)是響應(yīng)計(jì)算機(jī)屏幕上的箭頭做左


本文編號(hào)：3098728