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運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口多模式識(shí)別方法與應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2024-06-27 21:38
  運(yùn)動(dòng)想象腦-機(jī)接口是一種基于主動(dòng)想象腦電信號(hào),利用外部輔助設(shè)備實(shí)現(xiàn)人腦與計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備之間通信與控制通道的技術(shù)。本文研究了BCI系統(tǒng)中的信號(hào)處理算法包括濾波算法、特征提取、特征分類(lèi)。提出了一種新的核函數(shù)相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器。最后完成了在線(xiàn)BCI系統(tǒng)的四旋翼控制實(shí)驗(yàn)。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)分析了巴特沃斯濾波、共同平均參考濾波和拉普拉斯濾波三種EEG信號(hào)濾波方法。通過(guò)對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)頻率特征的分析,選擇3-24Hz的巴特沃斯濾波方法去除高頻干擾和噪聲偽跡。設(shè)計(jì)了“一對(duì)一”共空間模式提取四類(lèi)運(yùn)動(dòng)想象EEG的特征。(2)分析了經(jīng)典的腦電信號(hào)的特征分類(lèi)算法:線(xiàn)性分類(lèi)器、支持向量機(jī)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn),針對(duì)EEG信號(hào)特征,選擇了基于貝葉斯稀疏概率模型的相關(guān)向量機(jī)作為運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的分類(lèi)算法。(3)對(duì)相關(guān)向量機(jī)核函數(shù)進(jìn)行改進(jìn),提出了新的核函數(shù)相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器。首先以組合核函數(shù)代替單核核函數(shù)改進(jìn)了常規(guī)的相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,組合核函數(shù)相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器較單一核函數(shù)相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)器具有更高的分類(lèi)準(zhǔn)確率。而后,針對(duì)EEG信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特征,提出了一種新的混沌核函數(shù)相關(guān)向量機(jī),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明...

【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1Berger1929年首次記錄的人的腦電波

圖1-1Berger1929年首次記錄的人的腦電波

圖1-1Berger1929年首次記錄的人的腦電波已經(jīng)召開(kāi)了七次國(guó)際BCI會(huì)議,對(duì)現(xiàn)在的重點(diǎn)做了總結(jié)與討論,并且提出了BCI系科交叉的前沿技術(shù),腦-機(jī)接口技術(shù)已經(jīng)從醫(yī)療康復(fù)、家居娛樂(lè)和軍事等領(lǐng)域有著廣究是人類(lèi)在21世紀(jì)的前沿科技發(fā)展規(guī)劃中代美國(guó)就曾制定了“腦的十....


圖1-2腦-機(jī)接口系統(tǒng)組成

圖1-2腦-機(jī)接口系統(tǒng)組成

第一章緒論領(lǐng)域的應(yīng)用前景也是非常廣闊,腦-機(jī)接口技術(shù)增加了未來(lái)對(duì)軍事武器的操控方式的選擇,對(duì)武器智能化的發(fā)展方向有著重要的指導(dǎo)意義,世界上許多國(guó)家的軍方對(duì)腦-機(jī)接口在軍事領(lǐng)域的發(fā)展密切關(guān)注。2013年,一項(xiàng)代號(hào)“阿凡達(dá)”的研究項(xiàng)目由美國(guó)國(guó)防部正式向外界公開(kāi)披露,這個(gè)項(xiàng)目的內(nèi)容....


圖2-6最優(yōu)

圖2-6最優(yōu)

這樣就利用超平面把樣本分成了兩2.5.2支持向量機(jī)SVM是一種常用于分類(lèi)與回歸分析習(xí)模型。它解決問(wèn)題的主要思路是在輸個(gè)超平面與兩類(lèi)臨近樣本之間的間隔最易分開(kāi)且不易被分錯(cuò)。關(guān)于最優(yōu)超平面支持向量b


圖2-7LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖2-7LeNet-5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第二章EEG信號(hào)處理方法量的原始數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)間學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類(lèi)準(zhǔn)確率能夠很高。但是,它的劣勢(shì)是模型的訓(xùn)練需要很長(zhǎng)的時(shí)間,并且需要大量數(shù)據(jù)的支持,對(duì)樣本數(shù)量小的識(shí)別分類(lèi)效果不理想。一般的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)受任務(wù)模式與實(shí)驗(yàn)范式的影響(例如,運(yùn)動(dòng)想象的實(shí)驗(yàn)范式周期將近1....



本文編號(hào):3995965

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