基于深度学习的脑电信号识别技术研究
发布时间：2021-06-30 18:45
从信号处理的角度来说,大脑是生物体内结构复杂、生理电信号难以提取的一个器官,更是整个中枢神经系统的实际“掌控者”。脑部神经元在受到不同的刺激后,会产生一定的神经冲动,其本质是电信号,这些电信号反映了大脑在不同状态下的特定信息,通过分析这些特定信息,我们可以识别大脑的活动意图。所以,探索脑部的科学研究始终具有重大意义,更是21世纪自然科学必然接受的严峻挑战。脑-机接口技术（Brain-Computer Interface,简称BCI）是一种不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统[1]。它通过提取头皮的脑电信号,经过数字处理技术对这些信号进行剖析,从而“读取”人脑意图的目的,同时也提供一种用户与外界设施的通讯和控制信道[2],这是一种人与计算机之间新兴的交互模式。BCI系统是一门新型的热门话题,其中涉猎了神经科学、计算机科学与技术、信号与信息处理技术等各项技术的交叉[3],已经被广泛关注。主要应用于军事与康复医学等领域,其中在医疗中康复机器人的迅速发展,帮助渐冻人症、重症肌无力等病人恢复一定的控制和交流能力。...
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
渐冻人症和冰桶挑战赛示意图
人们可以通过思维来控制智能家居开关、书写文字得思维变行动已不是遥不可及的梦想。研究状况研究现状 70 年代，加州大学 Vidal 首次提出“脑-机接口”这一专业 BCI 系统，完成自主驱动屏幕光标的二维平面运动。同时 的文章[11]。，伊利诺伊大学的 Farwell 和 Donchin 利用 P300 设计出一款包含 6×6 的字母矩阵，如图 1-2 所示。每行每列都有随机人员通过对诱发的 P300 电位进行解析，即可选出特定字母 年，该组人员对系统进行重新改进之后，在准确率和识别速
图 1-3 猴子控制机械臂ure 杂志明确提出通过对猴子脑部神经信号的分析，一个全身瘫痪的男性患者马修的脑部被植入一块电器，这使他成为世界上第一个“仿生人”[17]，如
【参考文献】：
期刊论文
[1]2017年脑机接口研发热点回眸[J]. 张丹,陈菁菁,王毅军. 科技导报. 2018(01)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[3]脑-机接口技术综述[J]. 沈敏. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2007(S1)
[4]基于脑电的脑-机接口系统研究现状[J]. 伍亚舟,吴宝明,何庆华. 中国临床康复. 2006(01)
[5]脑-机接口技术综述[J]. 杨立才,李佰敏,李光林,贾磊. 电子学报. 2005(07)
[6]基于脑电信号的脑—计算机接口[J]. 程明,高上凯,张琳. 北京生物医学工程. 2000(02)
博士论文
[1]基于运动想象的脑机接口相关算法研究[D]. 徐舫舟.山东大学 2014
[2]猴子伸—抓动作在大脑运动皮层中的表征及解码[D]. 郝耀耀.浙江大学 2013
[3]运动想象脑电信号处理与P300刺激范式研究[D]. 施锦河.浙江大学 2012
[4]基于想象驾驶行为的脑电信号分析与脑机接口研究[D]. 梁静坤.河北工业大学 2012
[5]自发脑电脑机接口模式识别关键技术与实验研究[D]. 吴婷.上海交通大学 2008
[6]基于运动想象的脑—机接口分类算法的研究[D]. 魏庆国.清华大学 2006
硕士论文
[1]基于深度网络的脑电信号分类方法研究[D]. 徐朝阳.中国海洋大学 2015
[2]运动想象BCI的移动机器人导航系统研究[D]. 宋闻笛.北京理工大学 2015
[3]基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法[D]. 王芸.山东大学 2014
本文编号：3258283
【文章来源】：山东师范大学山东省
【文章页数】：65 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
渐冻人症和冰桶挑战赛示意图
人们可以通过思维来控制智能家居开关、书写文字得思维变行动已不是遥不可及的梦想。研究状况研究现状 70 年代，加州大学 Vidal 首次提出“脑-机接口”这一专业 BCI 系统，完成自主驱动屏幕光标的二维平面运动。同时 的文章[11]。，伊利诺伊大学的 Farwell 和 Donchin 利用 P300 设计出一款包含 6×6 的字母矩阵，如图 1-2 所示。每行每列都有随机人员通过对诱发的 P300 电位进行解析，即可选出特定字母 年，该组人员对系统进行重新改进之后，在准确率和识别速
图 1-3 猴子控制机械臂ure 杂志明确提出通过对猴子脑部神经信号的分析，一个全身瘫痪的男性患者马修的脑部被植入一块电器，这使他成为世界上第一个“仿生人”[17]，如
【参考文献】：
期刊论文
[1]2017年脑机接口研发热点回眸[J]. 张丹,陈菁菁,王毅军. 科技导报. 2018(01)
[2]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[3]脑-机接口技术综述[J]. 沈敏. 重庆邮电大学学报(自然科学版). 2007(S1)
[4]基于脑电的脑-机接口系统研究现状[J]. 伍亚舟,吴宝明,何庆华. 中国临床康复. 2006(01)
[5]脑-机接口技术综述[J]. 杨立才,李佰敏,李光林,贾磊. 电子学报. 2005(07)
[6]基于脑电信号的脑—计算机接口[J]. 程明,高上凯,张琳. 北京生物医学工程. 2000(02)
博士论文
[1]基于运动想象的脑机接口相关算法研究[D]. 徐舫舟.山东大学 2014
[2]猴子伸—抓动作在大脑运动皮层中的表征及解码[D]. 郝耀耀.浙江大学 2013
[3]运动想象脑电信号处理与P300刺激范式研究[D]. 施锦河.浙江大学 2012
[4]基于想象驾驶行为的脑电信号分析与脑机接口研究[D]. 梁静坤.河北工业大学 2012
[5]自发脑电脑机接口模式识别关键技术与实验研究[D]. 吴婷.上海交通大学 2008
[6]基于运动想象的脑—机接口分类算法的研究[D]. 魏庆国.清华大学 2006
硕士论文
[1]基于深度网络的脑电信号分类方法研究[D]. 徐朝阳.中国海洋大学 2015
[2]运动想象BCI的移动机器人导航系统研究[D]. 宋闻笛.北京理工大学 2015
[3]基于推土机距离的长程脑电癫痫自动检测算法[D]. 王芸.山东大学 2014
本文编号：3258283
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