在全球人口老齡化、殘疾人和腦疾病患者數(shù)量不斷增加的大環(huán)境下,幫助這些行動不能自理的特殊人群提高生活質(zhì)量,是一個亟待解決的問題。腦機接口技術(shù)繞過了人類的神經(jīng)系統(tǒng)和肌肉等通常的大腦信息傳遞通道,直接建立大腦與外部設(shè)備的連接通路,該技術(shù)為特殊人群和特殊環(huán)境場景提供了一種新型機械臂控制方法。本學(xué)位論文基于混合式腦機接口方法,分析了腦電信號的頻域特征和眼電信號的時域特點,提取了相應(yīng)的特征參數(shù)并通過不同算法進行了分類,最終實現(xiàn)了基于腦電和眼電的混合式腦機接口的機械臂運動控制。本文選擇了H10C腦電帽作為信號采集設(shè)備,設(shè)計了腦電和眼電的采集實驗,針對腦電與眼電的實驗數(shù)據(jù)存在基線漂移、噪聲干擾和眼電偽跡的問題,對信號使用中值濾波進行基線校正,采用了小波硬閾值濾波去除工頻和高頻干擾,采用了基于樣本熵的二階盲分離算法去除眼電偽跡。為了提取能夠表征不同眨眼動作的特征參數(shù),本文從時域、頻域、時頻域進行了腦電與眼電信號的特征提取。在時域上提取了腦電和眼電信號的波幅、均值、標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)作為特征值,比較了不同行為任務(wù)造成各電極之間的波形差異;在頻域上使用AR模型提取了腦電各節(jié)律信號的單位平均功率和節(jié)律總功率,表...

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致謝
摘要
abstract
變量注釋表
1 緒論
    1.1 課題研究背景、意義及來源
    1.2 混合式腦機接口國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 混合式腦機接口混合式腦機接口擬解決的關(guān)鍵技術(shù)問題
    1.4 研究內(nèi)容
2 腦電和眼電信號的采集及預(yù)處理
    2.1 引言
    2.2 腦電和眼電信號的生理基礎(chǔ)
    2.3 腦電和眼電信號采集實驗設(shè)計
    2.4 腦電和眼電信號預(yù)處理
    2.5 本章小結(jié)
3 腦電和眼電信號的特征參數(shù)提取
    3.1 引言
    3.2 眼電信號時域分析
    3.3 腦電信號頻域分析
    3.4 腦電和眼電信號時頻分析
    3.5 本章小結(jié)
4 腦電和眼電信號的分類方法
    4.1 引言
    4.2 基于遺傳算法的特征降維研究
    4.3 特征分類算法研究
    4.4 特征分類算法的比較
    4.5 分類結(jié)果的校正
    4.6 本章小結(jié)
5 基于混合式腦機接口控制的機械臂仿真與實驗
    5.1 引言
    5.2 機械臂運動學(xué)分析
    5.3 機械臂軌跡規(guī)劃
    5.4 基于混合式腦機接口控制的機械臂仿真
    5.5 基于混合式腦機接口控制的機械臂實驗
    5.6 本章小結(jié)
6 全文總結(jié)與展望
    6.1 論文研究成果
    6.2 論文創(chuàng)新點
    6.3 展望
參考文獻
作者簡介
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號：3767406