基于运动想象脑电的BCI在线神经反馈研究
发布时间：2021-05-12 09:01
基于运动想象（Motor imagery,MI）脑电（Electroencephalograph,EEG）的脑机接口（Brain-computer interaction,BCI）可以用于代替原有的或重建丧失的中枢神经系统输出。神经反馈的初衷和技术与BCI类似,脑电是神经反馈中最便捷的神经生理信号,对于脑电信号处理方法的研究可以加速神经反馈技术的发展。本文主要以运动想象脑电信号为研究对象,对少通道脑电的预处理、特征提取和分类进行了研究,并初步搭建、测试了在线神经反馈系统。论文主要从以下几个方面展开研究,并取得了相应的研究成果:（1）初步设计了一款脑电音乐播放器,用户可以根据想象不同的肢体运动产生的脑电来控制音乐的播放,播放器也可以通过采集、分析用户不同情绪下产生的脑电来自动播放相应类型的音乐,以实时调节用户的心情,本设计增强了音乐播放器的智能化程度和根据脑电实现对用户情绪的自适应反馈、调节功能。（2）针对少通道在线脑电直接运用独立成分分析时存在的输入通道不足以及伪迹的自动识别问题,提出采用延时数据提取窗口的方法来对少通道脑电进行扩维,并将扩维后的多通道脑电信号直接作为Fastica的输...
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 运动想象脑机接口的国内外研究现状
1.2.1 国内外研究现状
1.2.2 运动想象脑机接口存在的问题
1.3 论文研究内容
1.4 论文组织结构
第二章 运动想象脑电信号的研究基础及采集
2.1 大脑的结构和功能区
2.2 脑电信号的基础知识
2.2.1 脑电的起源及特点
2.2.2 脑电信号的分类
2.3 事件相关同步/去同步化现象
2.4 运动想象脑电信号的采集
第三章 运动想象脑电的处理算法研究与分析
3.1 引言
3.2 运动想象脑电的预处理
3.3 运动想象脑电的特征提取
3.3.1 常见的特征提取方法
3.3.2 希尔伯特黄变换
3.3.3 相位同步锁相值特征
3.3.4 AR模型
3.3.5 改进的共同空间模式
3.4 运动想象脑电的分类算法
3.4.1 SVM的基本原理
3.4.3 核函数
3.5 实验结果及对比分析
3.6 运动想象脑机接口的应用
3.7 本章小结
第四章 基于少通道左右手运动想象脑电的识别研究
4.1 引言
4.2 实验范式
4.2.1 被试
4.2.2 实验设计
4.3 脑电信号采集及处理
4.3.1 数据采集
4.3.2 脑电信号的处理
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 基于运动想象脑电的在线神经反馈系统研究
5.1 引言
5.2 训练系统方案设计
5.2.1 实验方案
5.2.2 在线训练系统组成
5.3 运动想象脑电信号处理
5.3.1 信号提取
5.3.2 预处理
5.3.3 特征提取
5.4 实时在线控制测试
5.5 实验结果分析
5.5.1 实验过程分析
5.5.2 在线测试结果
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录A 攻读学位期间发表的学术论文、申请的专利和软著
附录B 攻读学位期间参与完成的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进CSP算法的运动想象脑电信号分类方法[J]. 马满振,郭理彬,苏奎峰. 计算机与现代化. 2017(11)
[2]五种SVM参数寻优识别运动想象脑电比较研究[J]. 李松,伏云发,陈健,张建平. 传感器与微系统. 2017(04)
[3]基于左右手运动想象单通道脑电信号的预处理研究[J]. 李松,伏云发,杨秋红,刘传伟,孙会文. 生物医学工程学杂志. 2016(05)
[4]多类运动想象脑电信号特征提取与分类[J]. 段锁林,尚允坤,潘礼正. 计算机测量与控制. 2016(02)
[5]基于HHT运动想象脑电模式识别研究[J]. 孙会文,伏云发,熊馨,杨俊,刘传伟,余正涛. 自动化学报. 2015(09)
[6]脑机接口中基于ICA-RLS的EOG伪迹自动去除[J]. 杨帮华,章云元,何亮飞,李华荣,王倩. 仪器仪表学报. 2015(03)
[7]基于ICA和相关性分析的脑电信号眨眼伪迹去除[J]. 赵欣欣,孔万增. 杭州电子科技大学学报. 2013(01)
[8]基于多类运动想象任务的脑电信号分类研究[J]. 刘冲,王宏,赵海滨,颜世玉. 生物医学工程学杂志. 2012(06)
[9]多模态脑机接口游戏系统的设计与应用[J]. 张瑞,李远清. 计算机工程与应用. 2012(22)
[10]基于脑电运动速度想象的单次识别研究[J]. 伏云发,徐保磊,裴立力,李洪谊. 中国生物医学工程学报. 2011(04)
硕士论文
[1]基于OVR-CSP和互相关的运动想象脑机接口研究[D]. 康嘉辉.西安电子科技大学 2015
[2]运动想象脑电信号的特征提取算法的研究[D]. 王恒.济南大学 2015
[3]运动想象脑电信号特征提取研究[D]. 贡平.重庆大学 2014
[4]运动想象脑电信号的识别方法及应用[D]. 刘净瑜.北京工业大学 2009
[5]脑电图数据中α波功率谱分布特性的研究[D]. 侯晓玲.大连交通大学 2008
本文编号：3183137
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 运动想象脑机接口的国内外研究现状
1.2.1 国内外研究现状
1.2.2 运动想象脑机接口存在的问题
1.3 论文研究内容
1.4 论文组织结构
第二章 运动想象脑电信号的研究基础及采集
2.1 大脑的结构和功能区
2.2 脑电信号的基础知识
2.2.1 脑电的起源及特点
2.2.2 脑电信号的分类
2.3 事件相关同步/去同步化现象
2.4 运动想象脑电信号的采集
第三章 运动想象脑电的处理算法研究与分析
3.1 引言
3.2 运动想象脑电的预处理
3.3 运动想象脑电的特征提取
3.3.1 常见的特征提取方法
3.3.2 希尔伯特黄变换
3.3.3 相位同步锁相值特征
3.3.4 AR模型
3.3.5 改进的共同空间模式
3.4 运动想象脑电的分类算法
3.4.1 SVM的基本原理
3.4.3 核函数
3.5 实验结果及对比分析
3.6 运动想象脑机接口的应用
3.7 本章小结
第四章 基于少通道左右手运动想象脑电的识别研究
4.1 引言
4.2 实验范式
4.2.1 被试
4.2.2 实验设计
4.3 脑电信号采集及处理
4.3.1 数据采集
4.3.2 脑电信号的处理
4.4 实验结果与分析
4.5 本章小结
第五章 基于运动想象脑电的在线神经反馈系统研究
5.1 引言
5.2 训练系统方案设计
5.2.1 实验方案
5.2.2 在线训练系统组成
5.3 运动想象脑电信号处理
5.3.1 信号提取
5.3.2 预处理
5.3.3 特征提取
5.4 实时在线控制测试
5.5 实验结果分析
5.5.1 实验过程分析
5.5.2 在线测试结果
5.6 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
附录A 攻读学位期间发表的学术论文、申请的专利和软著
附录B 攻读学位期间参与完成的科研成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进CSP算法的运动想象脑电信号分类方法[J]. 马满振,郭理彬,苏奎峰. 计算机与现代化. 2017(11)
[2]五种SVM参数寻优识别运动想象脑电比较研究[J]. 李松,伏云发,陈健,张建平. 传感器与微系统. 2017(04)
[3]基于左右手运动想象单通道脑电信号的预处理研究[J]. 李松,伏云发,杨秋红,刘传伟,孙会文. 生物医学工程学杂志. 2016(05)
[4]多类运动想象脑电信号特征提取与分类[J]. 段锁林,尚允坤,潘礼正. 计算机测量与控制. 2016(02)
[5]基于HHT运动想象脑电模式识别研究[J]. 孙会文,伏云发,熊馨,杨俊,刘传伟,余正涛. 自动化学报. 2015(09)
[6]脑机接口中基于ICA-RLS的EOG伪迹自动去除[J]. 杨帮华,章云元,何亮飞,李华荣,王倩. 仪器仪表学报. 2015(03)
[7]基于ICA和相关性分析的脑电信号眨眼伪迹去除[J]. 赵欣欣,孔万增. 杭州电子科技大学学报. 2013(01)
[8]基于多类运动想象任务的脑电信号分类研究[J]. 刘冲,王宏,赵海滨,颜世玉. 生物医学工程学杂志. 2012(06)
[9]多模态脑机接口游戏系统的设计与应用[J]. 张瑞,李远清. 计算机工程与应用. 2012(22)
[10]基于脑电运动速度想象的单次识别研究[J]. 伏云发,徐保磊,裴立力,李洪谊. 中国生物医学工程学报. 2011(04)
硕士论文
[1]基于OVR-CSP和互相关的运动想象脑机接口研究[D]. 康嘉辉.西安电子科技大学 2015
[2]运动想象脑电信号的特征提取算法的研究[D]. 王恒.济南大学 2015
[3]运动想象脑电信号特征提取研究[D]. 贡平.重庆大学 2014
[4]运动想象脑电信号的识别方法及应用[D]. 刘净瑜.北京工业大学 2009
[5]脑电图数据中α波功率谱分布特性的研究[D]. 侯晓玲.大连交通大学 2008
本文编号：3183137
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