基于稳态子空间分析的运动想象脑电信号研究
本文关键词：基于稳态子空间分析的运动想象脑电信号研究 出处：《南京邮电大学》2016年硕士论文 论文类型：学位论文
【摘要】：运动想象脑电信号是非常典型的非线性,非平稳信号。因此,随着现代信号分析方法的发展,人们开始利用非平稳信号分析方法来提取脑电信号的特征信息。稳态子空间分析是一种新的数据处理算法,其目的在于找出多元时间序列中的稳态部分。本文主要针对稳态子空间分析算法进行了改进,分析与研究,并将基于近似熵的特征提取算法与改进的稳态子空间分析算法结合,应用于基于运动想象的脑-机接口研究中。最后设计了基于Java.Swing技术的改进的稳态子空间分析工具箱。(1)提出了一种改进的稳态子空间分析算法,并应用于基于运动想象的脑-机接口研究中。稳态子空间分析(Stationary Subspace Analysis,SSA)算法在脑电研究领域取得了一定的成效,但目前该算法还不够完善,脑电数据分类误差还比较大,因此要想更好的研究脑电信号,就必须进一步加强算法优化,减少分类误差。本章提出了一种基于Jensen熵(Jensen-Shannon Divergence,JSD)的稳态子空间分析算法,将JSD代替原SSA算法中的KL散度(Kullback-Leibler Divergence,KLD),对改进后的算法(以下简称为JSSA算法)进行了模拟仿真,最后将SSA算法和JSSA算法应用到二类运动想象脑电信号和四类运动想象脑电信号中,对数据集进行分类提取,实验结果表明,基于JSSA算法比基于SSA算法能使运动想象脑电信号分类效果更加准确,对运动想象脑电研究具有一定的学术参考价值。(2)将基于近似熵的特征提取算法与改进的稳态子空间分析算法结合,并应用于基于运动想象的脑-机接口研究中。在目前EEG的近似熵研究中,将其应用在基于运动想象的脑-机接口研究中的报道还非常少,本章将采用近似熵值作为左右手运动想象脑电任务的特征值,对比Graz2003二类运动想象脑电数据集的实验结果,我们可以得出,基于近似熵为特征可以区分不同的运动想象脑电任务,最后我们把第三章提到的改进的稳态子空间算法结合近似熵算法应用到Graz2003二类运动想象脑电数据集中,从而验证了使用JSSA算法可以使运动想象脑电信号的分类结果更为准确,对未来的脑-机接口领域的发展具有参考意义。(3)基于Java.Swing技术的改进的稳态子空间分析工具箱的设计与实现利用java编程实现改进的稳态子空间分析工具箱,该系统可以对运动想象脑电信号进行稳态子空间分析,并显示分析结果。通过验证证明此系统能够有效地将平稳信号分离出来,并且该工具箱将JSSA算法进行了模块化,界面化,以方便更多的人使用,在实际的运动想象脑电研究中起到了重要作用。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R318;TN911.7
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，本文编号：1347886
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