本文關(guān)鍵詞：基于左右手運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口算法研究

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【摘要】：腦—機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一種新穎的人機(jī)接口方式。它是利用計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備對特定環(huán)境或任務(wù)下的大腦活動(dòng)進(jìn)行分析,以向外界傳達(dá)大腦信息或控制命令的系統(tǒng)。該系統(tǒng)在向外界進(jìn)行信息輸出的過程中,不依賴于腦的通常的神經(jīng)—肌肉通路。因此,腦—機(jī)接口的研究對于康復(fù)工程和新的交流控制途徑的開辟有重要的研究意義,正在成為腦認(rèn)知科學(xué)、康復(fù)工程、生物醫(yī)學(xué)工程及人機(jī)自動(dòng)控制等研究領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。腦電特征的提取和模式分類是腦—機(jī)接口研究的熱點(diǎn)難題。首先,本文介紹了腦結(jié)構(gòu)以及腦電基礎(chǔ)這方面的知識(shí),對我們的研究對象做了一個(gè)基本的介紹。然后本文著眼于基于左右手運(yùn)動(dòng)想象的腦一機(jī)接口,充分利用了2003年國際BCI算法競賽的相關(guān)公開數(shù)據(jù),針對小樣本運(yùn)動(dòng)想象腦電的特征提取和模式分類算法進(jìn)行了離線研究。本研究從運(yùn)動(dòng)想象腦電的事件相關(guān)同步/去同步出發(fā),首先,通過對C3和C4兩個(gè)通道腦電的功率譜分析,確定了特征頻帶的范圍;然后,分別基于AR模型和雙譜提取了腦電的非參數(shù)特征;最后,基于功率譜,AR模型以及雙譜的特征提取方法進(jìn)行特征提取,分別采用LDA線性判別分析算法、支持向量機(jī)分類算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行了特征分類。本文主要進(jìn)行的是腦—機(jī)接口基礎(chǔ)算法的研究,實(shí)現(xiàn)了特征提取以及特征分類。為腦—機(jī)接口實(shí)時(shí)在線系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了理論支持。同時(shí),也對各種分類器的分類結(jié)果進(jìn)行了比較,對各分類器有了一個(gè)基本的評價(jià)。我們的目標(biāo)是獲得分類準(zhǔn)確率最高的分類算法,從目前所得結(jié)果看,還未達(dá)到理想的結(jié)果,但也積累了經(jīng)驗(yàn),為今后的研究打下了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：腦—機(jī)接口 特征提取 特征分類
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 縮略語對照表9-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 腦-機(jī)接口的基本內(nèi)容及研究意義12-17
• 1.1.1 腦—機(jī)接口及其發(fā)展歷史12-15
• 1.1.2 腦-機(jī)接口系統(tǒng)介紹15-16
• 1.1.3 腦-機(jī)接口研究的意義16-17
• 1.2 腦-機(jī)接口的研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 本文研究的目的及內(nèi)容18-20
• 第二章 腦結(jié)構(gòu)及部分腦電介紹20-28
• 2.1 人腦解剖結(jié)構(gòu)及腦電介紹20-24
• 2.1.1 人腦的解剖結(jié)構(gòu)及功能介紹20-22
• 2.1.2 腦電基礎(chǔ)22-24
• 2.2 腦—機(jī)接口研究中的EEG24-25
• 2.3 事件相關(guān)同步電位（ERS）及事件相關(guān)去同步(ERD)電位25-27
• 2.3.1 ERS及ERD的定義25-26
• 2.3.2 區(qū)分ERD及ERS的數(shù)學(xué)表達(dá)26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電特征提取算法28-38
• 3.1 腦電數(shù)據(jù)的特點(diǎn)28
• 3.2 功率譜估計(jì)28-32
• 3.3 基于AR模型的腦電特征提取32-35
• 3.4 基于雙譜的特征提取35-36
• 3.4.1 雙譜定義35
• 3.4.2 雙譜的性質(zhì)35
• 3.4.3 雙譜法特征提取35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-38
• 第四章 左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電的模式分類算法38-48
• 4.1 線性判別分析算法38-41
• 4.1.1 LDA分類原理38-40
• 4.1.2 Fisher線性判別(FLDA)分類器設(shè)計(jì)40-41
• 4.2 SVM分類算法41-44
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類44-46
• 4.3.1 BP神經(jīng)的定義及特點(diǎn)44-45
• 4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-46
• 4.4 本章小結(jié)46-48
• 第五章 腦電特征提取和分類的實(shí)驗(yàn)研究48-58
• 5.1 數(shù)據(jù)來源48-49
• 5.2 試驗(yàn)過程49-55
• 5.2.1 特征提取49-51
• 5.2.2 分類方法51-52
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析52-55
• 5.3 動(dòng)態(tài)分類實(shí)驗(yàn)55-56
• 5.4 總結(jié)56-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-62
• 致謝62-64
• 作者簡介64-65

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 李博;和七一;李德華;余曉東;周舟;;五步蛇毒對大鼠腦區(qū)海馬組胺受體H_2 mRNA和蛋白質(zhì)表達(dá)的影響[J];重慶醫(yī)學(xué);2006年16期

2 徐建國,游潮,蔡博文;顱咽管瘤術(shù)后并發(fā)癥分析[J];華西醫(yī)學(xué);2004年03期

3 劉煒;蔡愛露;;透明隔腔的超聲診斷及其臨床意義[J];中國臨床醫(yī)學(xué)影像雜志;2008年05期

4 趙文,孫堅(jiān);副神經(jīng)的應(yīng)用解剖及斜方肌的功能重建[J];中國臨床康復(fù);2004年02期

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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3 張爽;基于左右手運(yùn)動(dòng)想象的腦—機(jī)接口的算法研究[D];天津大學(xué);2007年

4 梅麒;海馬內(nèi)注射內(nèi)皮素-1致大鼠癇性發(fā)作及海馬硬化的研究[D];暨南大學(xué);2009年

5 陸銘娜;胎兒第五、六腦室擴(kuò)張的臨床研究[D];浙江大學(xué);2009年

6 周雅;基于左右手運(yùn)動(dòng)想象腦—機(jī)接口的系統(tǒng)研究[D];重慶大學(xué);2010年

7 殷林亮;輔助生殖技術(shù)受孕胎兒顱內(nèi)結(jié)構(gòu)發(fā)育的產(chǎn)前超聲研究[D];蘇州大學(xué);2013年

8 劉濤;基于STM32和LabVIEW的運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口研究[D];重慶大學(xué);2014年

9 馬彥臻;基于運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)處理方法研究[D];天津工程師范學(xué)院;2011年

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本文編號(hào)：709032