基于OpenVIBE的高性能运动想象在线脑—机接口系统研究

发布时间：2017-10-13 20:31

  本文关键词：基于OpenVIBE的高性能运动想象在线脑—机接口系统研究

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【摘要】：脑-机接口作为基于脑电信号的独立于人体肌肉的信息传递方式,以其特有的低成本、高操作性以及安全性等特点,为残障病人们带来了新的活动方式,对于减轻残障病人的生活障碍以及缩短康复周期具有很好的临床应用基础。运动想象脑-机接口将大脑主感觉皮层对对侧肢体运动产生mu节律beta节律幅度明显增大的生理现象作为识别目标,是当前脑-机接口研究的热点方向。研制高性能的运动想象在线脑-机接口系统具有重要的意义。目前针对运动想象脑-机接口的各种先进理论和算法不断被提出,一定程度上提升了其性能。然而,现有脑机-接口系统大多是由各个脑-机接口实验室自行设计的,虽然能满足实验本身的要求,但是有着诸多的缺点:可重复性差,不便于不同团队的学习交流;可读性差,不能直观反映程序各部分的作用,需要实验人员对程序有一定的理解。本系统基于OpenVIBE实验平台进行设计,以其独特的模块化操作方式,大大降低了实验人员的操作难度,提高了实验效率。本论文基于正则时空滤波分类算法(RSTFC)算法,在OpenVIBE平台上设计和实现了一种高性能的在线运动想象脑-机接口。RSTFC算法以著名的共空域模式(CSP)算法为基础,同时优化空域和时域滤波器,并在此基础上训练稀疏分类器,挑选出最具可分性的特征。该算法具有运算量小、执行速度快的特点。与现有运动想象脑-机接口系统相比,本论文提出的系统显著提升了对不同运动想象的在线分类正确率,且具有较好的扩展性,具有较好的实际应用前景。
【关键词】：脑-机接口 运动想象 OpenVIBE 正则时空滤波分类算法
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R338;TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 选题背景及研究意义9-10
• 1.2 脑-机接口技术的研究现状10-11
• 1.3 本文解决的关键性科学问题11
• 1.4 本论文的研究内容11-12
• 1.5 本文的组织和结构12-14
• 第二章 运动想象算法及其改进14-29
• 2.1 运动想象的生理背景14-18
• 2.1.1 大脑分区14-15
• 2.1.2 脑电信号15-16
• 2.1.3 ERD/ERS现象16-18
• 2.2 特征提取及分类算法18-22
• 2.3 正则时空滤波分类算法(RSTFC)22-28
• 2.3.1 RSTFC算法的改进22-23
• 2.3.2 RSTFC的数学实现23-27
• 2.3.3 数据分析27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 系统方案设计29-39
• 3.1 系统概述29-30
• 3.2 OPENVIBE实验平台设计30-36
• 3.2.1 数据处理方案设计30-32
• 3.2.2 信号采集服务器设计32-34
• 3.2.3 设计器及其结构设计34-36
• 3.3 信号采集方案设计36-38
• 3.4 本章小结38-39
• 第四章 系统实验模型设计与实现39-58
• 4.1 系统实验过程设计39-40
• 4.2 实验模型实现40-56
• 4.2.1 信号测试模型40-41
• 4.2.2 信号采集模型41-43
• 4.2.3 文件转换模型43-45
• 4.2.4 数据训练模型45-49
• 4.2.5 在线实验模型49-56
• 4.2.6 实验分析模型56
• 4.3 本章小结56-58
• 第五章 在线实验与分析58-65
• 5.1 在线实验验证58-62
• 5.1.1 在线实验与离线分析58-59
• 5.1.2 不同算法的结果分析59-60
• 5.1.3 有无反馈的实验结果分析60-61
• 5.1.4 不同实验环境下的结果分析61-62
• 5.2 现有系统比较分析62-63
• 5.3 本章小结63-65
• 总结与展望65-67
• 总结65-66
• 展望66-67
• 参考文献67-72
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果72-73
• 致谢73-74
• 附件74

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本文编号：1026926