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基于眼電信號的人機交互模式研究

發(fā)布時間:2017-07-26 06:13

  本文關(guān)鍵詞:基于眼電信號的人機交互模式研究


  更多相關(guān)文章: 人機交互 眼電信號 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


【摘要】:當前大多數(shù)服務(wù)型機器人仍然采用如聲音、按鈕等較為傳統(tǒng)的交互方式。然而對于某些具有特殊需求的人群,即使是這樣的交互方式對他們來說操作起來也是異常艱難的,所以亟需一種新型的人機交互方式來解決這一難題。現(xiàn)在基于生物電信號的人機交互系統(tǒng)成為了科研的新熱點。與其它生物電信號相比,由于眼電信號具有特征明顯、處理簡單等優(yōu)點,所以基于眼電信號的人機交互方式已漸漸成為科研的焦點。本文研究的課題是基于眼電信號的人機交互模式,這將為新型人機交互的實現(xiàn)邁出探索性的一步。由于眼電信號具有較強的非線性、隨機性,所以本文采用具有良好的時頻特性的小波分析對信號進行處理,分別在時域、頻域提取信號的特征。然后針對于該信號的特點建立了經(jīng)過多種方式改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和基于馬氏距離線性判別分析的分類模型,完成對掃視眼動信號的分類。經(jīng)過實驗數(shù)據(jù)對比,前者的分類的綜合性能更優(yōu)。最后,將建立好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型植入人機交互系統(tǒng),并將不同的眼動狀態(tài)轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的控制指令,實現(xiàn)對機器人的簡單在線的運動控制。
【關(guān)鍵詞】:人機交互 眼電信號 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】:東北大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:TP11;R77
【目錄】:
  • 中文摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-16
  • 1.1 研究背景及意義10-11
  • 1.2 人機交互系統(tǒng)的發(fā)展趨勢及研究現(xiàn)狀11-14
  • 1.2.1 發(fā)展趨勢11-12
  • 1.2.2 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.3 本文主要內(nèi)容安排14-16
  • 第2章 生物電基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)采集16-24
  • 2.1 生物電信號概述16-19
  • 2.1.1 生物電信號生理基礎(chǔ)16
  • 2.1.2 電位簡介16-18
  • 2.1.3 生物電信號的特點18-19
  • 2.2 眼電信號的產(chǎn)生機理及特點19-20
  • 2.2.1 眼電信號的產(chǎn)生機理19
  • 2.2.2 眼電信號的分類及特點19-20
  • 2.3 采集設(shè)備與數(shù)據(jù)來源20-22
  • 2.3.1 采集設(shè)備簡介20-21
  • 2.3.2 實驗數(shù)據(jù)的來源21-22
  • 2.4 數(shù)據(jù)采集過程及數(shù)據(jù)分析22-24
  • 2.4.1 數(shù)據(jù)采集的具體過程22-23
  • 2.4.2 實驗數(shù)據(jù)的分析23-24
  • 第3章 眼電信號的處理與特征提取24-44
  • 3.1 小波理論概述24-29
  • 3.1.1 小波變換的發(fā)展史24
  • 3.1.2 小波變換24-26
  • 3.1.3 小波函數(shù)系26-28
  • 3.1.4 分析小波包28-29
  • 3.2 眼電信號的預(yù)處理29-36
  • 3.2.1 去基線漂移30-31
  • 3.2.2 小波包去噪31-36
  • 3.3 眼電信號的特征向量提取36-44
  • 3.3.1 小波包分析的特點36-37
  • 3.3.2 眼電信號基于多層小波包分解的特征提取37-44
  • 第4章 眼電信號分類模型的建立44-62
  • 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44-48
  • 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述44-46
  • 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-48
  • 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計48-57
  • 4.2.1 建立BP網(wǎng)絡(luò)48-54
  • 4.2.2 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)54-57
  • 4.2.3 測試網(wǎng)絡(luò)性能及儲存網(wǎng)絡(luò)57
  • 4.3 線性判別分析分類模型的建立57-62
  • 4.3.1 距離判別法57-59
  • 4.3.2 建立基于馬氏距離的線性判別算法分類模型59-60
  • 4.3.3 兩種分類模型性能的比較60-62
  • 第5章 基于眼電信號的人機交互系統(tǒng)62-68
  • 5.1 人機交互系統(tǒng)軟件、硬件部分介紹62-64
  • 5.1.1 軟件部分介紹62-63
  • 5.1.2 硬件部分介紹63-64
  • 5.2 人機交互的實現(xiàn)64-68
  • 第6章 總結(jié)與展望68-70
  • 6.1 總結(jié)68
  • 6.2 展望68-70
  • 參考文獻70-74
  • 致謝74

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本文編號:575024

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