發(fā)布時(shí)間：2017-06-04 03:15

  本文關(guān)鍵詞：基于非平衡處理的P300腦機(jī)接口研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機(jī)接口系統(tǒng)是一套人與外部設(shè)備進(jìn)行信息交流的軟件和硬件系統(tǒng)。它通過信號處理分析等手段直接將在人的大腦采集到的腦電信號轉(zhuǎn)換成控制命令,而不需要借助外圍神經(jīng)或肌肉組織。腦機(jī)接口技術(shù)為人和外界交流提供了一種全新的控制通道,在醫(yī)療康復(fù)、疾病診斷、交通輔助控制等眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。在腦機(jī)接口系統(tǒng)中,P300是使用最廣泛的腦電成分之一,其誘發(fā)方式一般基于Oddball實(shí)驗(yàn)范式。但是,我們發(fā)現(xiàn)基于Oddball實(shí)驗(yàn)范式設(shè)計(jì)的BCI系統(tǒng)獲取的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)普遍存在數(shù)據(jù)非平衡問題。數(shù)據(jù)的非平衡問題往往會影響分類算法的性能,這一問題在設(shè)計(jì)BCI中的信號處理分析算法時(shí)是不容忽視的,但是目前已有的BCI系統(tǒng)均未能考慮到這一點(diǎn)。為了解決上述問題,本文的研究提出了基于非平衡處理的P300電位識別模型。本文的工作主要包括：(1)研究分析了通過經(jīng)典的P300字符拼寫范式獲取的數(shù)據(jù)集存在的數(shù)據(jù)非平衡問題。(2)研究分析了P300數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)非平衡問題的普遍性,進(jìn)一步討論了該問題可能會給基于P300電位的BCI系統(tǒng)帶來的影響。(3)提出了基于非平衡處理的P300電位識別模型,首次在腦機(jī)接口的信號處理過程中引入非平衡處理方法來提高腦機(jī)接口的性能。(4)為了驗(yàn)證基于非平衡處理的P300電位識別模型的有效性,在模型的訓(xùn)練階段提出了基于SMOTE的線性判別分析算法,提高了線性判別分析算法的分類識別效果。(5)為了進(jìn)一步驗(yàn)證基于非平衡處理的P300電位識別模型的有效性,在模型訓(xùn)練階段繼續(xù)提出了基于隨機(jī)上采樣的集成支持向量機(jī)算法。
【關(guān)鍵詞】：腦機(jī)接口 P300電位 數(shù)據(jù)非平衡問題 Oddball實(shí)驗(yàn)范式
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 P300電位與信號處理算法16-25
• 2.1 P300電位16-21
• 2.1.1 腦電信號的生理學(xué)基礎(chǔ)16-18
• 2.1.2 P300誘發(fā)電位18
• 2.1.3 P300字符拼寫范式18-21
• 2.2 信號處理算法概述21-24
• 2.2.1 預(yù)處理算法21
• 2.2.2 特征提取方法21-22
• 2.2.3 分類算法22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第三章 P300數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)非平衡問題25-30
• 3.1 數(shù)據(jù)非平衡問題概述25-27
• 3.2 P300 Speller中的數(shù)據(jù)非平衡問題27-28
• 3.3 P300數(shù)據(jù)集的非平衡性28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于非平衡處理的P300電位識別30-44
• 4.1 信號采集31-32
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取32-34
• 4.3 訓(xùn)練算法34-41
• 4.3.1 基于SMOTE的FLDA算法34-36
• 4.3.2 基于隨機(jī)上采樣的集成SVM算法36-41
• 4.4 字符識別策略41-42
• 4.5 評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第五章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析44-58
• 5.1 數(shù)據(jù)集介紹44-45
• 5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果45-47
• 5.3 SFLDA算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-50
• 5.4 RUSBagging SVMs實(shí)驗(yàn)結(jié)果50-53
• 5.5 綜合對比結(jié)果53-55
• 5.6 本章小結(jié)55-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 總結(jié)58-59
• 6.2 展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間完成的學(xué)術(shù)成果65-66
• 致謝66-67

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本文編號：419893