腦機(jī)接口技術(shù)的目標(biāo)是為在大腦和外部設(shè)備之間建立一條不依賴外周神經(jīng)及肌肉的直接控制及感知通道。這種技術(shù)有望恢復(fù)殘疾及癱瘓患者的運(yùn)動(dòng)交流能力并為人類提供新的信息交互方式。腦機(jī)接口的基礎(chǔ)是對(duì)檢測(cè)到的神經(jīng)信號(hào)進(jìn)行解碼以判斷大腦活動(dòng)的真實(shí)意愿。對(duì)基于腦電信號(hào)的腦機(jī)接口來(lái)說(shuō),所得到的信號(hào)屬于宏觀場(chǎng)電位,基本形式體現(xiàn)為各種節(jié)律信號(hào)的綜合。因此,對(duì)腦電節(jié)律特性的分析和理解,以及對(duì)節(jié)律信號(hào)的解碼是相關(guān)腦機(jī)接口研究的重要基礎(chǔ)。本論文以腦機(jī)接口中的節(jié)律腦電信號(hào)解碼為研究目標(biāo),重點(diǎn)研究運(yùn)動(dòng)相關(guān)節(jié)律信號(hào)多頻率時(shí)間成分共存特性及信號(hào)同步特征提取方法,旨在將其用于運(yùn)動(dòng)意愿的解碼。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)包括提出了綜合腦電節(jié)律信號(hào)的頻率、時(shí)間、空間特征的優(yōu)化方法,在優(yōu)化中采用自適應(yīng)策略以平衡腦機(jī)接口識(shí)別精度和泛化能力,以及提出并驗(yàn)證了一種基于網(wǎng)絡(luò)特性的腦電節(jié)律同步性特征。在腦電節(jié)律成分優(yōu)化方法中,論文研究了腦電節(jié)律信號(hào)的頻域、時(shí)域、空域信息的相互關(guān)系,在現(xiàn)有的多種特征篩選方法的基礎(chǔ)上提出了一種同時(shí)對(duì)信號(hào)的頻率-時(shí)間-空間特征進(jìn)行綜合利用的方法,以加強(qiáng)對(duì)運(yùn)動(dòng)相關(guān)腦電信號(hào)模式的識(shí)別。在該方法中,論文分析了頻-時(shí)-空模式識(shí)別的精度... 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：126 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 腦科學(xué)與神經(jīng)工程
    1.2 腦機(jī)接口研究概述
        1.2.1 腦機(jī)接口研究背景
        1.2.2 腦機(jī)接口研究現(xiàn)狀
        1.2.3 腦機(jī)接口研究挑戰(zhàn)
    1.3 腦電節(jié)律信號(hào)解碼
        1.3.1 信號(hào)成分的優(yōu)化
        1.3.2 腦電活動(dòng)同步性特征
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
2 節(jié)律腦電的機(jī)制和特性
    2.1 大腦神經(jīng)電信號(hào)的產(chǎn)生及現(xiàn)象
    2.2 腦電信號(hào)中的多種頻率節(jié)律
    2.3 神經(jīng)節(jié)律活動(dòng)的同步性
    2.4 事件相關(guān)電位與節(jié)律活動(dòng)
3 基于腦電信號(hào)的腦機(jī)接口
    3.1 腦機(jī)接口信號(hào)類型概述
    3.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)的基本框架
    3.3 腦機(jī)接口系統(tǒng)所使用的腦電信號(hào)
        3.3.1 基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)節(jié)律的腦機(jī)接口
        3.3.2 基于慢皮層電位的腦機(jī)接口
        3.3.3 基于視覺(jué)誘發(fā)電位的腦機(jī)接口
        3.3.4 基于P300事件相關(guān)電位的腦機(jī)接口
        3.3.5 混合腦機(jī)接口系統(tǒng)
    3.4 腦電信號(hào)解碼方法
        3.4.1 信號(hào)預(yù)處理
        3.4.2 特征提取
        3.4.3 特征模式識(shí)別
        3.4.4 解碼的自適應(yīng)技術(shù)
    3.5 基于運(yùn)動(dòng)相關(guān)節(jié)律信號(hào)的腦機(jī)接口
4 運(yùn)動(dòng)相關(guān)腦電信號(hào)的頻率、時(shí)間、空間成分優(yōu)化
    4.1 腦電識(shí)別與特征優(yōu)化
    4.2 動(dòng)相關(guān)腦電采集實(shí)驗(yàn)
        4.2.1 手指單次按鍵實(shí)驗(yàn)
        4.2.2 動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)
    4.3 基于CSP空域優(yōu)化的腦電分類方法
    4.4 腦電頻率-時(shí)間-空間特征優(yōu)化方法(F-T-S方法)
        4.4.1 信號(hào)基本元素分解
        4.4.2 時(shí)頻域特征優(yōu)化
        4.4.3 基于優(yōu)化特征空間模式的分類
    4.5 F-T-S方法的識(shí)別結(jié)果
        4.5.1 影響F-T-S解碼結(jié)果的參數(shù)
        4.5.2 F-T-S方法對(duì)運(yùn)動(dòng)相關(guān)EEG模式的識(shí)別
        4.5.3 算法解碼效果
    4.6 優(yōu)化成分特征方法用于在線實(shí)驗(yàn)
        4.6.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        4.6.2 在線系統(tǒng)及算法
        4.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5 腦電信號(hào)的同步活動(dòng)分析方法
    5.1 電極間同步性量化方法
        5.1.1 信號(hào)相位鎖定值
        5.1.2 狀態(tài)空間同步性
    5.2 基于同步性的網(wǎng)絡(luò)特性
        5.2.1 同步關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的圖拓?fù)浔磉_(dá)
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)圖特征量化方法
    5.3 神經(jīng)節(jié)律同步活動(dòng)模型
        5.3.1 基于小世界網(wǎng)絡(luò)的Kuramoto模型
        5.3.2 影響模型同步性的因素
    5.4 同步性方法模擬驗(yàn)證
        5.4.1 生成模擬EEG數(shù)據(jù)
        5.4.2 模擬數(shù)據(jù)解碼
6 時(shí)頻優(yōu)化的腦電同步性分析方法
    6.1 運(yùn)動(dòng)相關(guān)腦電同步性解碼
    6.2 結(jié)合信號(hào)成分優(yōu)化的腦電同步性解碼方法
7 總結(jié)與展望
    7.1 論文創(chuàng)新點(diǎn)
    7.2 對(duì)論文研究?jī)?nèi)容的展望
    7.3 對(duì)腦機(jī)接口技術(shù)的展望
8 參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及在學(xué)期間科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]A hybrid brain-computer interface control strategy in a virtual environment[J]. Yu SU 1,2,Yu QI 1,2,Jian-xun LUO 1,2,Bian WU 1,3,4,Fan YANG 1,2,Yi LI 1,2,Yue-ting ZHUANG 1,2,Xiao-xiang ZHENG 1,3,4,Wei-dong CHEN 1,2 (1 Qiushi Academy for Advanced Studies,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China) (2 School of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China) (3 Department of Biomedical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China) (4 Key Laboratory of Biomedical Engineering of the Ministry of Education,Hangzhou 310027,China).  Journal of Zhejiang University-Science C（Computers & Electronics）. 2011(05)
[2]基于P300電位的新型BCI中文輸入虛擬鍵盤系統(tǒng)[J]. 吳邊,蘇煜,張劍慧,李昕,張吉財(cái),陳衛(wèi)東,鄭筱祥.  電子學(xué)報(bào). 2009(08)
[3]想象動(dòng)作中動(dòng)態(tài)腦電的信息熵研究[J]. 綦宏志,程龍龍,陳濱津,趙翔,明東,萬(wàn)柏坤.  中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2007(01)
[4]單通道腦電信號(hào)中誘發(fā)電位的單次提取[J]. 官金安,陳亞光,黃敏.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2006(02)



本文編號(hào)：3189071