稳态视觉诱发电位识别算法研究

发布时间：2022-07-11 10:19

　　脑-机接口是一种全新的信息交流和控制方式,它能提供人脑与计算机或其他电子设备之间直接交流和控制的通道。它不依赖于传统的外围神经和肌肉输出通道,是当前脑科学中研究的热点。脑-机接口的控制信号包括事件相关电位,感知运动节律,稳态视觉诱发电位,运动起始时刻视觉诱发电位,以及它们之间的混合信号。稳态视觉诱发电位因其具有高的信噪比、响应时间短,成为最为常用的控制信号之一被应用脑-机接口系统的设计和开发。基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口的系统具有非常高的信息传输率、训练时间少,使得该类脑-机接口成为当前研究中热点。有效的频率识别方法对于开发高效的脑-机接口系统至关重要。本文将主要研究频率识别算法,主要内容和结果概括如下:1)提出了一种基于局部时间信息约束的多变量同步指数的频率识别新方法。该方法在协方差矩阵的建模过程中,引入Tukeys tricube加权函数,有效地利用了信号的局部时间信息。通过在真实脑电数据实验,结果证明提出的算法有效地改进了原始基于多变量同步指数的频率识别算法的性能。2)提出了一种新的融合典型相关系数的频率识别算法。对于多导脑电信号的分析,典型相关分析可以给出多个典型相关系数。... 

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 课题研究意义
    1.2 脑-机接口
        1.2.1 脑-机接口的定义
        1.2.2 脑-机接口的信号采集方式
        1.2.3 脑-机接口的电生理信号
        1.2.4 脑-机接口的应用
    1.3 稳态视觉诱发电位
    1.4 基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口
        1.4.1 稳态视觉诱发电位的刺激编码范式
    1.5 稳态视觉诱发电位的频率识别算法
    1.6 本文研究的主要内容
    1.7 技术路线与论文结构
2 基于局部时间信息约束的频率算法
    2.1 引言
    2.2 实验材料和方法
        2.2.1 基于多变量同步指数的频率识别算法
        2.2.2 基于局部时间信息约束的多变量同步指数频率识别算法
        2.2.3 实验数据集
        2.2.4 算法性能评价指标
    2.3 实验结果
    2.4 讨论
    2.5 本章小结
3 融合典型相关系数的频率识别算法
    3.1 引言
    3.2 实验材料和方法
        3.2.1 基于典型相关分析的多导频率识别算法
        3.2.2 基于融合典型相关系数的频率识别算法
        3.2.3 实验数据集
    3.3 实验结果
    3.4 讨论
    3.5 本章小结
4 基于滤波器组的似然比检验算法研究
    4.1 引言
    4.2 实验材料和方法
        4.2.1 基于似然比检验的频率识别算法
        4.2.2 基于滤波器组的似然比检验频率识别算法
        4.2.3 实验数据及预处理
    4.3 实验结果
    4.4 讨论
    4.5 本章小结
5 结论
    5.1 全文总结
    5.2 研究展望
致谢
参考文献



本文编号：3657988