基于事件相关电位的脑机接口研究
发布时间：2022-02-09 04:44
脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立的一种直接信息交流和控制通道,是一种不依赖于常规大脑输出通路（外周神经和肌肉组织）的全新信息交流系统。它为那些丧失了基本肢体运动功能但思维正常的患者,提供一种与外界进行信息交流与控制的新途径,因此正受到越来越广泛的关注。完整的脑机接口系统由信号获取,信号预处理,特征提取和模式识别,控制信号的转化这五部分组成。本文首先概括地介绍了脑电的神经学基础,特别是事件相关电位的特点,然后介绍了脑机接口的组成以及各部分的作用和常用手段。然后采用了2003年国际BCI大赛提供的两个关于事件相关电位的信号处理和识别的问题,对信号预处理,特征提取和模式识别进行了探究。P300信号的主要特点是靶刺激出现300ms之后会有一较大的正波,在无噪声干扰情况下,该波峰应该是刺激出现后的最大值。在对P300信号处理中,提取各个字符在靶刺激和非靶刺激出现时的样本序列,通过叠加消除噪声。为了加快处理速度,采用基于P300波峰提取法去除那些P300成分较少、对分类结果贡献不大的电极,保留了有用电极。此后,对这些有用电极...
【文章来源】：北京交通大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Butteoorth低通滤波频幅响应(We=20)
的小波变换叫做双尺度小波变换，它是离散小波变换 (diSCretewavelettransform，DWT)的一种形式。短时傅里叶变换和离散小波变换的对比如图2一4所示，邸从从尹石沪气卿功·大多株、声咋、厂\八Jl俞、刁V凡厂外气洲\铲丫飞、凡‘ ‘‘ _}_}}}iii!___翼 翼翼 -------’ ’’肠 肠 肠 肠 }}}}}}}}}}} lll}}}{!1}}}ljjj[__}}}lll!lll干干干 干 干 干 干甲哪阅 阅 阅 lllllllllllllllll }}}}}}}}}}}}}}}}} lllllllllllllllll[[[_一二__臻熟麒薰黝 黝 rrr-一一’~一一~~~一一」飞飞 裁麟十魔时曲(孙)D钊T图2一4短时傅里叶变换和离散小波变换的对比FigureZ一 TheeomParasionofShortTimeFourierTransformanddiseretewavelettransform离散小波是将连续小波离散化，假设任意函数x(O，x(O的小波变换为w(a，b)，其中a，b为尺度因子，叭。(t)为小波基函数
间中的点积叔xi)*赶xj)，而这种内积运算是可以用输入空间中的某些特殊函数来实现的，这些特殊的函数称为核函数。如图3一3所示，通过核函数把非线性可分问题转换为线性可分问题。 OOO000___蕊 蕊。。端笋置 ~~~图3一3输入空间到特征空间的映射Figure3一 3MaPPingfrominPutsPaeetofeaturesPaee3.4.3.1常用核函数目前常用且效果比较理想的核函数主要有多项式核函数 (Polynomial)、径向基核函数 (RadialBasisFunetion，RBF)、Sigmoid核函数。(l)q阶多项式核函数:K(x，y)=[(x·y)+l]q(3一9)此时得到的支持向量机是一个q阶多项式分类器。(2)径向基核函数:K(、，y)一exp(一耳)(3一10)
【参考文献】：
期刊论文
[1]相同步及支持向量机在意识任务识别中的应用[J]. 张爱华,赵予晗. 甘肃科学学报. 2006(03)
[2]基于Morlet小波变换的EEG时频分析[J]. 赵晶晶,牟书,舒华,王春茂. 中国医学物理学杂志. 2006(01)
[3]基于支持向量机的模式识别方法[J]. 肖健华,吴今培. 五邑大学学报(自然科学版). 2002(01)
[4]事件相关电位中的 P300成分[J]. 罗跃嘉,吴宗耀,刘燧. 国外医学(物理医学与康复学分册). 1990(03)
硕士论文
[1]基于想象动作电位的BCI系统设计与实验研究[D]. 陈滨津.天津大学 2005
本文编号：3616393
【文章来源】：北京交通大学北京市211工程院校教育部直属院校
【文章页数】：82 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
Butteoorth低通滤波频幅响应(We=20)
的小波变换叫做双尺度小波变换，它是离散小波变换 (diSCretewavelettransform，DWT)的一种形式。短时傅里叶变换和离散小波变换的对比如图2一4所示，邸从从尹石沪气卿功·大多株、声咋、厂\八Jl俞、刁V凡厂外气洲\铲丫飞、凡‘ ‘‘ _}_}}}iii!___翼 翼翼 -------’ ’’肠 肠 肠 肠 }}}}}}}}}}} lll}}}{!1}}}ljjj[__}}}lll!lll干干干 干 干 干 干甲哪阅 阅 阅 lllllllllllllllll }}}}}}}}}}}}}}}}} lllllllllllllllll[[[_一二__臻熟麒薰黝 黝 rrr-一一’~一一~~~一一」飞飞 裁麟十魔时曲(孙)D钊T图2一4短时傅里叶变换和离散小波变换的对比FigureZ一 TheeomParasionofShortTimeFourierTransformanddiseretewavelettransform离散小波是将连续小波离散化，假设任意函数x(O，x(O的小波变换为w(a，b)，其中a，b为尺度因子，叭。(t)为小波基函数
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【参考文献】：
期刊论文
[1]相同步及支持向量机在意识任务识别中的应用[J]. 张爱华,赵予晗. 甘肃科学学报. 2006(03)
[2]基于Morlet小波变换的EEG时频分析[J]. 赵晶晶,牟书,舒华,王春茂. 中国医学物理学杂志. 2006(01)
[3]基于支持向量机的模式识别方法[J]. 肖健华,吴今培. 五邑大学学报(自然科学版). 2002(01)
[4]事件相关电位中的 P300成分[J]. 罗跃嘉,吴宗耀,刘燧. 国外医学(物理医学与康复学分册). 1990(03)
硕士论文
[1]基于想象动作电位的BCI系统设计与实验研究[D]. 陈滨津.天津大学 2005
本文编号：3616393
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