本文關(guān)鍵詞：運動想象腦電信號的特征提取與識別算法研究

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【摘要】：腦-機接口技術(shù)通俗來說就是一種大腦與機器直接進行交流的科學(xué)技術(shù),它的主要特點是不需要外周神經(jīng)和肌肉組織的參與,只需采集人在進行思維活動時產(chǎn)生的意念——腦電信號,并對信號進行處理、分析、識別,形成表達人控制外部設(shè)備意念的控制信號,實現(xiàn)與外部世界的交流與控制。該技術(shù)已被應(yīng)用于醫(yī)療健康、軍事國防、汽車駕駛、游戲娛樂等領(lǐng)域,因此其不僅具有重要的理論研究價值,還具有較好的應(yīng)用前景,已成為當(dāng)前各個國家的研究熱點�？紤]到運動想象腦電信號包含豐富的運動信息,能避免電極植入人腦的風(fēng)險以及獲取成本較低等優(yōu)點,本文以其作為分析對象。本文在國家自然科學(xué)基金資助項目的支持下,首先簡要敘述了腦電研究的相關(guān)背景以及重要意義,概述了腦-機接口的研究現(xiàn)狀,介紹了腦電信號的特點以及腦-機接口的組成,對腦電信號的預(yù)處理、特征提取、模式分類的方法進行了簡要分析和總結(jié),最后提出了一些尚未解決的問題,并針對這些問題開展研究。本文完成了以下研究工作:(1)腦電信號的預(yù)處理:本文采用非線性多尺度方法腦電信號機進行消噪,該方法能提高運動想象腦電信號的信噪比,在一定程度上去除一系列的無關(guān)信號,從而為接下來提取信號特征以及為信號進行分類提供較好的前提條件。(2)腦電信號的特征提取:本文將腦功能網(wǎng)絡(luò)引入到腦電特征提取的研究中,提出了一種基于感興趣腦區(qū)Lasso-Granger因果關(guān)系的新方法,克服了當(dāng)前基于孤立腦區(qū)的研究方法的不足。先利用主成分分析提取各感興趣區(qū)的最大主成分,然后計算它們之間的Lasso-Granger因果度量,并將其作為特征向量,為腦電特征提取研究提供了新的思路。(3)腦電信號的模式分類:本文提出了一種具有增量學(xué)習(xí)能力的孿生支持向量機方法,來提高分類器的分類精度、速度、自適應(yīng)能力以及實用性。首先,建立孿生支持向量機的初始模型作為后續(xù)增量擴展算法的基本模型;其次,將增量學(xué)習(xí)引入到分類模型的構(gòu)建中,從而使個體具有較好的自學(xué)習(xí)和修正性能,提高BCI系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和分類精度。除此以外,本文還利用粒子群算法對孿生支持向量機進行參數(shù)尋優(yōu),以獲得最佳的分類效果。本文是基于運動想象腦電信號處理方法的研究,所提方法均用MATLAB語言編程實現(xiàn),驗證了算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：腦-機接口 運動想象 腦功能網(wǎng)絡(luò) Granger因果分析 孿生支持向量機 增量學(xué)習(xí) 自適應(yīng)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(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5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 腦-機接口研究現(xiàn)狀及概述11-15
• 1.2.1 應(yīng)用現(xiàn)狀及進展11-13
• 1.2.2 BCI系統(tǒng)簡介13-14
• 1.2.3 腦電信號14-15
• 1.3 腦電信號處理算法研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3.1 特征提取算法15-16
• 1.3.2 模式分類算法16
• 1.4 腦-機接口技術(shù)中尚待解決的主要問題16-18
• 1.4.1 通道選擇17
• 1.4.2 自適應(yīng)分類算法17-18
• 1.5 研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)18-19
• 1.6 本章小結(jié)19-20
• 第2章 基于非線性多尺度表示的腦電信號去噪分析20-26
• 2.1 信號的線性多尺度表示20-21
• 2.2 信號的非線性多尺度表示21
• 2.3 基于NMR的去噪方法21-22
• 2.4 實驗結(jié)果與分析22-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于感興趣腦區(qū)Lasso-Granger因果關(guān)系的腦電特征提取26-39
• 3.1 腦網(wǎng)絡(luò)的基本概念26-29
• 3.1.1 功能性網(wǎng)絡(luò)27-28
• 3.1.2 效用性網(wǎng)絡(luò)28-29
• 3.2 Granger理論29-32
• 3.2.1 時域Granger因果分析29-30
• 3.2.2 頻域Granger因果分析30
• 3.2.3 模型求解—Lasso理論30-31
• 3.2.4 顯著性檢驗31-32
• 3.3 感興趣區(qū)域的選擇32-33
• 3.4 實驗步驟33
• 3.5 結(jié)果分析33-38
• 3.6 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于增量孿生支持向量機的腦電分類方法39-54
• 4.1 SVM算法在生物電信號方面的應(yīng)用39-40
• 4.2 孿生支持向量機40-44
• 4.3 增量學(xué)習(xí)44-48
• 4.4 基于粒子群算法的TSVM參數(shù)優(yōu)化48
• 4.5 實驗結(jié)果48-53
• 4.5.1 UCI標準數(shù)據(jù)測試與分析48-50
• 4.5.2 腦電分析與結(jié)論50-51
• 4.5.3 孿生支持向量機的粒子群參數(shù)優(yōu)化結(jié)果51-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 第5章 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 工作總結(jié)54
• 5.2 研究展望54-56
• 致謝56-57
• 參考文獻57-64
• 附錄64

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