本文關(guān)鍵詞：流程可配置分布式運(yùn)動腦機(jī)接口計算平臺的研究與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機(jī)接口技術(shù)是指在腦與外部設(shè)備之間直接建立一種信息交流與控制通道,從而實(shí)現(xiàn)腦與外界的直接互聯(lián)的技術(shù)。隨著腦科學(xué)研究的深入,腦機(jī)接口技術(shù)的發(fā)展也愈發(fā)迅速。在腦機(jī)接口研究中,信號分析處于核心地位。由于腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)中的高通量神經(jīng)信號所需的分析和解碼的計算量很大,而且隨著研究的深入,對計算能力的需求有增無減。然而腦機(jī)接口研究復(fù)雜的交叉學(xué)科背景導(dǎo)致了傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)開發(fā)方式在溝通交流、算法實(shí)現(xiàn)等方面困難重重,引發(fā)了需求不明確、開發(fā)效率低、系統(tǒng)不穩(wěn)定、維護(hù)困難等問題的出現(xiàn),掣肘了實(shí)驗(yàn)平臺的搭建以及腦機(jī)接口的研究。因而搭建一個通用的計算平臺,為腦機(jī)接口研究中遇到的計算問題提供通用便捷的解決方案,具有非常重要的意義。為了解決上述問題,本文深入分析了非人靈長類運(yùn)動腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)平臺的開發(fā)與維護(hù)過程,重點(diǎn)針對其在計算性能、擴(kuò)展性和交互性等方面的需求,設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了針對在線解碼的通用計算系統(tǒng)平臺。該平臺將復(fù)雜計算流程分解為簡單計算流程的拓?fù)浣M合形式,通過圖形化的計算流程配置系統(tǒng),提供了針對不同的計算需求定制具備相應(yīng)計算流程服務(wù)的在線解碼系統(tǒng)。在計算性能方面,本文結(jié)合分布式技術(shù),搭建了基于Hadoop的離線計算系統(tǒng),為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理和模型計算提供高性能的計算服務(wù)。并在此系統(tǒng)之上,實(shí)現(xiàn)了算法廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和K最近鄰算法的分布式并行化,并對其運(yùn)行性能進(jìn)行了分析。最后,本文將完成的計算系統(tǒng)放置于真實(shí)的實(shí)驗(yàn)場景中,在猴子運(yùn)動解碼實(shí)驗(yàn)中,對上述平臺系統(tǒng)的交互性、擴(kuò)展性以及計算性能進(jìn)行了分析和測試。
【關(guān)鍵詞】：腦機(jī)接口 通用計算平臺 流程可配置 分布式計算
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R319;TP334.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-12
• 第1章 緒論12-22
• 1.1 引言12-14
• 1.2 腦機(jī)接口計算平臺研究概述14-18
• 1.2.1 人類腦計劃14-15
• 1.2.2 現(xiàn)有腦機(jī)接口平臺15-18
• 1.3 困難與挑戰(zhàn)18-19
• 1.3.1 靈活通用的神經(jīng)解碼平臺開發(fā)18-19
• 1.3.2 神經(jīng)信號大數(shù)據(jù)高速計算方法19
• 1.4 本文的研究內(nèi)容19-20
• 1.5 全文內(nèi)容安排20-22
• 第2章 獼猴運(yùn)動腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)平臺的搭建22-36
• 2.1 引言22-23
• 2.2 實(shí)驗(yàn)流程與數(shù)據(jù)處理23-27
• 2.3 硬件平臺27-28
• 2.4 范式系統(tǒng)28-31
• 2.5 在線解碼系統(tǒng)31-35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 第3章 計算流程可配置的神經(jīng)解碼系統(tǒng)設(shè)計36-51
• 3.1 引言36
• 3.2 流程可配置的神經(jīng)解碼系統(tǒng)36-50
• 3.2.1 架構(gòu)設(shè)計37-39
• 3.2.2 設(shè)計模塊39-42
• 3.2.3 執(zhí)行模塊42-44
• 3.2.4 數(shù)據(jù)接口設(shè)計44-46
• 3.2.5 系統(tǒng)界面設(shè)計46-50
• 3.3 本章小結(jié)50-51
• 第4章 基于Hadoop的并行計算架構(gòu)設(shè)計與解碼算法的實(shí)現(xiàn)51-62
• 4.1 引言51-52
• 4.2 神經(jīng)信號大數(shù)據(jù)參數(shù)訓(xùn)練中的困難52
• 4.3 Hadoop并行計算架構(gòu)及其優(yōu)勢52-54
• 4.4 基于Hadoop的并行計算架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)54-57
• 4.4.1 整體架構(gòu)的設(shè)計54-56
• 4.4.2 數(shù)據(jù)的封裝與傳遞56-57
• 4.5 基于Hadoop的算法實(shí)現(xiàn)57-60
• 4.5.1 基于GRNN運(yùn)動軌跡解碼57-59
• 4.5.2 基于KNN的運(yùn)動手勢分類59-60
• 4.6 解碼結(jié)果及并行效率分析60-61
• 4.7 本章小結(jié)61-62
• 第5章 流程可配置分布式腦機(jī)接口計算實(shí)例：猴子運(yùn)動解碼系統(tǒng)62-69
• 5.1 引言62
• 5.2 基于可配置系統(tǒng)的猴子運(yùn)動軌跡解碼算法實(shí)現(xiàn)62-67
• 5.2.1 算法介紹62-64
• 5.2.2 算法實(shí)現(xiàn)64-66
• 5.2.3 性能分析66-67
• 5.3 基于Hadoop平臺的參數(shù)訓(xùn)練67-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 第6章 總結(jié)與展望69-71
• 6.1 工作總結(jié)69
• 6.2 主要創(chuàng)新點(diǎn)69-70
• 6.3 未來工作展望70-71
• 參考文獻(xiàn)71-74
• 致謝74

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：285246