本文關(guān)鍵詞：多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在IR-BCI信號(hào)特征提取中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦-機(jī)接口系統(tǒng)可以將檢測到的腦電信號(hào)轉(zhuǎn)譯為可以代表使用者意圖的控制信號(hào),然后用于控制如個(gè)人電腦,電動(dòng)輪椅、義肢等外設(shè)。腦-機(jī)接口為人類大腦提供了一條可以繞過周圍神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)的與外界連接的橋梁。這項(xiàng)技術(shù)可以顯著改善“漸凍人”和患有中風(fēng)等神經(jīng)肌肉疾病人群的生活質(zhì)量,未來也許還能改變普通人的交流、生活、娛樂方式。對(duì)于模擬閱讀腦-機(jī)接口而言,通信信號(hào)的特征提取是十分重要的環(huán)節(jié)。本研究中,設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用于對(duì)多狀態(tài)下單試次、多通道腦電信號(hào)樣本進(jìn)行特征提取。本研究提出的自適應(yīng)型多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其隱層結(jié)點(diǎn)分布可隨訓(xùn)練樣本的統(tǒng)計(jì)特征的改變自適應(yīng)調(diào)整,整個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不固定,對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征變化有一定的適應(yīng)性,且該網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元的連接被限制在神經(jīng)節(jié)內(nèi)部,因此可以避免關(guān)系不大的神經(jīng)元之間的過度連接。實(shí)驗(yàn)中共記錄7名受試者接受視覺靶刺激字符、非靶刺激字符和閱讀、放松、閉眼狀態(tài)下腦電信號(hào)樣本,然后使用自適應(yīng)多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成特征學(xué)習(xí)和提取。最后用支持向量機(jī)完成對(duì)特征向量的模式分類。研究中,還對(duì)比了經(jīng)典共空間模式和單通道時(shí)域特征選取法獲得特征的質(zhì)量,結(jié)果表明自適應(yīng)多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)更為有效的模擬閱讀腦-機(jī)接口信號(hào)特征模式。
【關(guān)鍵詞】：模擬閱讀 腦-機(jī)接口 腦電信號(hào) 特征提取 多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：中南民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R741.044;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 人類“全球腦”構(gòu)想與腦-機(jī)接口8-9
• 1.2 腦-機(jī)接口技術(shù)介紹9-10
• 1.3 非侵入式腦-機(jī)接口常用通信載體信號(hào)及其特征提取方法10-11
• 1.4 非監(jiān)督式特征學(xué)習(xí)方法11-12
• 1.5 課題的提出及主要內(nèi)容12-13
• 1.5.1 研究目標(biāo)12-13
• 1.5.2 研究內(nèi)容13
• 1.5.3 本文創(chuàng)新點(diǎn)13
• 1.6 本文章節(jié)安排13-14
• 第2章 模擬閱讀事件相關(guān)腦電誘發(fā)模式及其數(shù)據(jù)分析14-24
• 2.1 模擬閱讀實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ?/span>14-16
• 2.2 模擬閱讀腦電信號(hào)時(shí)頻域特征分析16-20
• 2.2.1 模擬閱讀腦電信號(hào)的功率譜估計(jì)16-18
• 2.2.2 疊加平均誘發(fā)腦電信號(hào)的時(shí)頻分析18
• 2.2.3 模擬閱讀事件相關(guān)腦電位成分分析18-20
• 2.4 通道間腦電信號(hào)頻域相干性和相關(guān)距離矩陣分析20-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于自適應(yīng)多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征學(xué)習(xí)方法24-32
• 3.1 自編碼機(jī)基本原理和結(jié)構(gòu)24
• 3.2 多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立24-25
• 3.3 多節(jié)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練25-27
• 3.4 隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)目分配的自適應(yīng)調(diào)節(jié)27-28
• 3.5 基于共空間模式的特征提取算法28-30
• 3.6 特征向量模式識(shí)別方法30-31
• 3.7 本章小結(jié)31-32
• 第4章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論32-37
• 4.1 腦電信號(hào)樣本分類結(jié)果32-34
• 4.2 多通道腦電信號(hào)線性組合特征提取方法的不足34-35
• 4.3 多節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞函數(shù)選擇對(duì)分類結(jié)果的影響35-37
• 第5章 總結(jié)與展望37-38
• 5.1 本研究工作總結(jié)37
• 5.2 今后工作展望37-38
• 參考文獻(xiàn)38-43
• 致謝43-44
• 附錄：攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄44

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2 劉R

本文編號(hào)：429371