本文關(guān)鍵詞：基于運(yùn)動想象的腦—機(jī)接口的算法研究

  更多相關(guān)文章： 腦-機(jī)接口 運(yùn)動想象 特征提取 模式識別 支持向量機(jī)

【摘要】：隨著四屆國際腦機(jī)接口比賽的展開,腦-機(jī)接口(Brain Computer Interface,BCI)技術(shù)的研究達(dá)到了前所未有的階段。而在近幾年,現(xiàn)實(shí)中不斷出現(xiàn)的腦-機(jī)接口系統(tǒng)也給全人類的生活拉開了一個(gè)新的領(lǐng)域。而在BCI技術(shù)中,核心問題是腦電信號的處理,快速、準(zhǔn)確、有效的信號處理支撐了整個(gè)BCI系統(tǒng)的核心。本文即是從腦電信號的處理入手進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,采用第三屆國際腦-機(jī)接口數(shù)據(jù)競賽(BCI Competition III)中的數(shù)據(jù)集IVa-“小樣本學(xué)習(xí)想象運(yùn)動腦電數(shù)據(jù)集”作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。從設(shè)定實(shí)驗(yàn)方案出發(fā),給出運(yùn)動想象腦電信號分類識別的最佳實(shí)驗(yàn)方案,并重點(diǎn)對腦電信號(electroencephalogram,EEG)預(yù)處理、特征選擇、特征提取和模式識別進(jìn)行研究。在信號預(yù)處理過程中,選取Butterworth、Chebyshev I、Chebyshev II、Elliptic四種濾波器進(jìn)行對比,確定最佳濾波器;在特征選擇過程中從基于互信息的特征選擇算法上提出相關(guān)系數(shù)的特征選擇算法,并將其跟互信息特征選擇算法進(jìn)行對比試驗(yàn),選取實(shí)驗(yàn)過程中所需參數(shù)問題,并對比兩種特征選擇算法性能的優(yōu)略;在特征提取過程中對比自回歸模型譜估計(jì)法(auto-regressive,AR)和共空間模型(Common Spatial Pattern,CSP)特征提取算法;最終使用基于Fisher準(zhǔn)則的LDA分類算法和支持向量機(jī)(SVM)進(jìn)行分類識別。最后對各類算法組合進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析,選出分類效果最佳的算法組合即Buterworth濾波、相關(guān)系數(shù)特征選擇、CSP特征提取和SVM分類器,并將此組合仿真實(shí)驗(yàn)最終得到的識別結(jié)果與BCI Competition III IVa中提交的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比,確認(rèn)了本文實(shí)驗(yàn)中所得結(jié)果在對比排名中僅次于比賽中第一名的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,從而確定論文中所選取的算法組合準(zhǔn)確有效,適用于運(yùn)動想象腦電信號的研究工作。
【關(guān)鍵詞】：腦-機(jī)接口 運(yùn)動想象 特征提取 模式識別 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-19
• 1.1 腦-機(jī)接口的概念與研究意義9-10
• 1.2 BCI的研究現(xiàn)狀10-15
• 1.2.1 視覺誘發(fā)電位腦 -機(jī)接口11
• 1.2.2 慢皮層電位腦-機(jī)接口11-12
• 1.2.3 事件相關(guān)P300電位腦機(jī)接口12
• 1.2.4 基于自發(fā)的mu和beta節(jié)律的腦機(jī)接口12-13
• 1.2.5 基于想象運(yùn)動的腦機(jī)接口13-14
• 1.2.6 外骨骼機(jī)器衣和“神工一號”14-15
• 1.3 腦機(jī)接口系統(tǒng)的組成與分類15-17
• 1.3.1 腦機(jī)接口系統(tǒng)的組成15-16
• 1.3.2 腦機(jī)接口系統(tǒng)的分類16-17
• 1.4 BCI技術(shù)尚待解決的主要問題17-18
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排18-19
• 2 基于運(yùn)動想象的BCI系統(tǒng)19-26
• 2.1 運(yùn)動想象腦電信號19-22
• 2.1.1 運(yùn)動想象腦電信號的產(chǎn)生與特點(diǎn)19-20
• 2.1.2 腦電信號的節(jié)律波20
• 2.1.3 ERD/ERS現(xiàn)象20-22
• 2.2 BCI Competition 2005 數(shù)據(jù)集Iva22-24
• 2.3 腦電信號分類識別的實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)24-25
• 2.4 分類識別系統(tǒng)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 3 運(yùn)動想象腦電信號的預(yù)處理和特征選擇26-40
• 3.1 預(yù)處理26-33
• 3.1.1 Butterworth濾波器26-27
• 3.1.2 Elliptic濾波器27-28
• 3.1.3 Chebyshev I和II濾波器28-30
• 3.1.4 濾波器結(jié)果對比30-33
• 3.2 特征選擇33-39
• 3.2.1 基于互信息的特征選擇算法34-36
• 3.2.2 基于相關(guān)系數(shù)的特征選擇算法36-39
• 3.3 本章小結(jié)39-40
• 4 運(yùn)動想象腦電信號的特征提取與模式識別40-56
• 4.1 特征提取40-47
• 4.1.1 自回歸模型譜估計(jì)法（ auto-regressive，AR）40-44
• 4.1.2 共空間模型特征提取算法（ Common Spatial Pattern,CSP）44-47
• 4.2 模式識別47-55
• 4.2.1 基于Fisher準(zhǔn)則的LDA分類算法47-51
• 4.2.2 SVM分類算法51-55
• 4.3 本章小結(jié)55-56
• 5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析56-70
• 5.1 腦電信號的預(yù)處理與特征選擇結(jié)果分析56-58
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)56-57
• 5.1.2 特征選擇結(jié)果分析57-58
• 5.2 分類結(jié)果與分析58-69
• 5.2.1 特征選擇算法分類結(jié)果分析59-65
• 5.2.2 特征提取算法分類結(jié)果分析65-67
• 5.2.3 模式識別算法分類結(jié)果分析67-68
• 5.2.4 對比BCI Competition 2005 獲獎結(jié)果68-69
• 5.3 本章小結(jié)69-70
• 結(jié)論70-72
• 致謝72-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 攻讀碩士期間發(fā)表的相關(guān)學(xué)術(shù)論文及研究成果77

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本文編號：647338