本文關(guān)鍵詞：基于盲源分離的眼電偽跡去除技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦電信號(hào)由腦神經(jīng)活動(dòng)產(chǎn)生，始終為中樞神經(jīng)系統(tǒng)的自發(fā)性電位活動(dòng)，是人體重要的生理信號(hào)。隨機(jī)性及非平穩(wěn)性相當(dāng)強(qiáng)的腦電信號(hào)非常微弱、背景噪聲比較復(fù)雜。其中眼電偽跡產(chǎn)生頻度高、幅值是腦電信號(hào)的數(shù)倍，成為實(shí)際腦電信號(hào)的最主要干擾源。因此，去除眼電偽跡干擾進(jìn)而提取純凈的腦電信號(hào)，對(duì)于腦機(jī)接口的實(shí)際應(yīng)用具有重要的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。 腦電信號(hào)和眼電偽跡信號(hào)均來(lái)自相互獨(dú)立的信號(hào)源，選用盲源分離方法去除眼電偽跡干擾是一個(gè)重要的切入點(diǎn)。針對(duì)現(xiàn)階段盲源分離方法在去除眼電偽跡干擾方面存在的問(wèn)題，包括需要人工識(shí)別、易造成潛在腦電成分丟失等，以盲源分離為基礎(chǔ)，提出眼電偽跡干擾高精度、自動(dòng)去除的新方法。對(duì)于實(shí)時(shí)在線腦機(jī)接口系統(tǒng)的發(fā)展和應(yīng)用具有重要意義。主要研究結(jié)果包括： （1）首先從研究方法、計(jì)算模型、信號(hào)預(yù)處理、評(píng)價(jià)指標(biāo)四方面闡述了基于盲源分離去除眼電偽跡干擾的基本處理機(jī)制。為眼電偽跡自動(dòng)、高精度去除，提供了理論基礎(chǔ)和算法支撐。 （2）以獨(dú)立分量分析和二階盲辨識(shí)為基礎(chǔ)，，針對(duì)基于盲源分離方法去除眼電偽跡中需要人工識(shí)別的問(wèn)題，提出基于二階盲辨識(shí)與非線性參數(shù)相結(jié)合的方法，解決了偽跡成分需要人工干預(yù)的問(wèn)題。該方法首先采用二階盲辨識(shí)將眼電偽跡干擾從原始腦電信號(hào)中分離出來(lái)；然后將任尼嫡和樣本嫡結(jié)合作為判別因子，采取一種普遍適用的偽跡判別方法，實(shí)現(xiàn)眼電偽跡干擾自動(dòng)識(shí)別及去除；最后重構(gòu)得到純凈的腦電信號(hào)。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)眼電偽跡干擾自動(dòng)去除實(shí)驗(yàn)，通過(guò)相關(guān)系數(shù)、信噪比、運(yùn)行時(shí)間估計(jì)眼電偽跡干擾去除效果。結(jié)果表明，該方法能夠自動(dòng)識(shí)別并有效去除眼電偽跡干擾。 （3）在上述研究基礎(chǔ)上，針對(duì)腦電源頻譜成分丟失問(wèn)題，充分利用腦電信號(hào)和眼電偽跡空間特征的差異，提出基于二階盲辨識(shí)與典型相關(guān)分析相結(jié)合的新方法，去除眼電偽跡干擾。首先，依據(jù)盲源分離理論，采用二階盲辨識(shí)方法獲取分解信號(hào)；并且，為獲得高精度眼電偽跡去除效果，將參考信道眼電信號(hào)與分解信號(hào)進(jìn)行組合，得到組合信號(hào)；其次，通過(guò)典型相關(guān)分析提取典型相關(guān)變量即偽跡分量；然后，為減少腦電信號(hào)頻譜成分丟失，采用四種不同的方式對(duì)提取到的典型相關(guān)變量進(jìn)行處理。最后，通過(guò)信號(hào)重構(gòu)來(lái)恢復(fù)其中丟失的腦電信號(hào)成分。在此基礎(chǔ)上，用信噪比表示眼電偽跡去除效果，相關(guān)系數(shù)表示感興趣腦電信號(hào)損失程度，進(jìn)而采用運(yùn)行時(shí)間估計(jì)其實(shí)時(shí)性。結(jié)果表明，該方法在自動(dòng)有效去除眼電偽跡干擾基礎(chǔ)上，盡可能多的保留有用腦電源信號(hào)。
【關(guān)鍵詞】：腦電信號(hào) 眼電偽跡干擾 盲源分離 非線性參數(shù) 典型相關(guān)分析
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R338
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 1 緒論12-22
• 1.1 研究背景及意義12-14
• 1.2 研究現(xiàn)狀14-20
• 1.2.1 偽跡信號(hào)14-15
• 1.2.2 眼電偽跡去除15-20
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排20-22
• 2 盲源分離去除眼電偽跡22-29
• 2.1 盲源分離22-23
• 2.2 盲源分離去除眼電偽跡23-28
• 2.2.1 研究方法23
• 2.2.2 計(jì)算模型23-27
• 2.2.3 預(yù)處理27-28
• 2.2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)28
• 2.3 本章小結(jié)28-29
• 3 基于盲源分離的眼電偽跡去除算法29-44
• 3.1 盲源分離方法29-30
• 3.2 獨(dú)立分量分析方法去除眼電偽跡30-32
• 3.2.1 獨(dú)立分量計(jì)算模型30-31
• 3.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析31-32
• 3.3 二階盲辨識(shí)方法去除眼電偽跡32-35
• 3.3.1 二階盲辨識(shí)計(jì)算模型32-33
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析33-35
• 3.4 基于盲源分離的非線性參數(shù)法去除眼電偽跡35-43
• 3.4.1 非線性參數(shù)特征35-37
• 3.4.2 計(jì)算流程37-39
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析39-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 4 實(shí)時(shí)在線眼電偽跡去除44-63
• 4.1 實(shí)時(shí)在線眼電偽跡去除44-46
• 4.2 典型相關(guān)分析46-48
• 4.3 計(jì)算模型48-50
• 4.4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析50-59
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集50
• 4.4.2 電極導(dǎo)聯(lián)選擇50-52
• 4.4.3 仿真數(shù)據(jù)構(gòu)成52-53
• 4.4.4 實(shí)驗(yàn)與分析53-59
• 4.5 實(shí)際應(yīng)用59-62
• 4.6 本章小結(jié)62-63
• 5 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 總結(jié)63-64
• 5.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 致謝71-72
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)校期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參與的項(xiàng)目72

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 劉鐵軍;腦電信號(hào)中眼電偽跡去除方法研究[D];電子科技大學(xué);2008年

  本文關(guān)鍵詞：基于盲源分離的眼電偽跡去除技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：424565