基于脑/眼电的上肢运动意图辨识方法研究

发布时间：2021-02-13 05:56

　　考虑到严重运动功能障碍患者中的大多数人仍具有正常的大脑功能,许多上肢假肢控制以脑电信号作为信息源,感知大脑对肢体动作的运动意图。眼电信号应用广泛,可由人类发起目标动作的自主选择,控制眼睛动作。为了提高脑机交互设备的识别率,增加控制外部设备自由度,本文设计了结合脑电信号和眼电信号两种不同生物信号的系统方案。本文的主要研究内容包含两个方面:一方面是对脑电信号的模式识别的分析,另一方面是对眼电信号所包含眨眼信息的特征提取、分析和研究,进而将两类生物信号结合在一起。人脑在执行想象肢体动作任务时,会出现事件相关同步和事件相关去同步特征,针对这两类运动想象脑电信号,设计并实现了两类脑电信号的采集;预处理部分选取带通滤波器和小波阈值去噪方法,对滤波效果进行了分析;基于脑电信号的特点,对FC5、FC6导联的时频信号特性分析的。实验结果说明,使用希尔伯特的方法对脑信号进行特征提取,能够有效提取两类想象运动的运动特征。在模式识别方面,从分类识别率和最大受试者工作特征曲线下面积作为评价标准,对比三种模式识别的分类性能,最终选用支持向量机作为对脑电信号的分类识别方法。本文对眼电信号的处理主要是根据信号典型波形... 

【文章来源】：沈阳工业大学辽宁省

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景及意义
    1.2 脑机接口与国内外现状
    1.3 基于模式识别的BCI控制主要问题
        1.3.1 去噪预处理
        1.3.2 特征提取
        1.3.3 信号分类
    1.4 本文研究主要内容
第2章 脑电信号和眼电信号的研究基础
    2.1 人体脑电的生理学基础
        2.1.1 人体脑电信号产生机理
        2.1.2 人体脑电信号的分类
        2.1.3 脑电信号的标准电极导联方法
    2.2 人体眼电信号的生理学基础
    2.3 本章小结
第3章 基于运动想象的脑机接口技术
    3.1 脑机接口技术
    3.2 信号采集
    3.3 实验方案设计
    3.4 信号预处理
        3.4.1 小波变换的理论基础
        3.4.2 小波阈值去噪
        3.4.3 去噪仿真结果
    3.5 本章小结
第4章 用于动作想象分类过程的眼电和脑电特征提取研究
    4.1 采用时频分析方法的脑电信号特征研究
        4.1.1 短时傅里叶变换分析
        4.1.2 基于希尔伯特-黄变换的脑电信号特征提取
    4.2 采用阈值算法的眼电信号特征提取研究
    4.3 本章小结
第5章 结合脑电和眼电信号的识别结果
    5.1 脑电信号的模式分类
        5.1.1 人工神经网络
        5.1.2 线性判别法
        5.1.3 支持向量机
    5.2 分类算法性能比较
    5.3 脑机接口性能的改进
    5.4 本章小结
第6章 结论
参考文献
在学研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]共同空间模型及其在EEG分类中的应用[J]. 郑国正,陈李胜.  上饶师范学院学报. 2015(06)
[2]脑机接口在机器人控制中的应用研究现状[J]. 王斐,杨广达,张丹,赵姝颖.  机器人技术与应用. 2012(06)
[3]基于运动想象脑电的上肢康复机器人[J]. 徐宝国,彭思,宋爱国.  机器人. 2011(03)
[4]脑电信号的混沌分析和小波包变换特征提取算法[J]. 罗志增,李亚飞,孟明,孙曜.  仪器仪表学报. 2011(01)
[5]A P300 based online brain-computer interface system for virtual hand control[J]. Wei-dong CHEN1,2,Jian-hui ZHANG1,2,Ji-cai ZHANG1,2,Yi LI1,2,Yu QI1,2,Yu SU1,2,Bian WU1,3,Shao-min ZHANG1,3,Jian-hua DAI1,2,Xiao-xiang ZHENG1,3,Dong-rong XU1,4,5 (1Qiushi Academy for Advanced Studies,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China) (2School of Computer Science and Technology,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China) (3Department of Biomedical Engineering,Zhejiang University,Hangzhou 310027,China) (4MRI Unit,Department of Psychiatry,Columbia University College of Physicians and Surgeons,New York,NY 10032,USA) (5New York State Psychiatric Institute,New York,NY 10032,USA).  Journal of Zhejiang University-Science C（Computers & Electronics）. 2010(08)
[6]基于皮质慢电位特征分析的神经皮质运动区功能定位[J]. 姜涛,吴效明,叶丙刚.  中国组织工程研究与临床康复. 2010(26)
[7]基于P300电位的新型BCI中文输入虚拟键盘系统[J]. 吴边,苏煜,张剑慧,李昕,张吉财,陈卫东,郑筱祥.  电子学报. 2009(08)
[8]基于思维脑电信号的假手的研究[J]. 许涛,朱林剑,包海涛.  现代生物医学进展. 2006(10)

硕士论文
[1]左右手运动想象的脑电特征提取及分类[D]. 邓炜.重庆大学 2010
[2]基于P300的在线脑机接口系统[D]. 张剑慧.浙江大学 2010
[3]表面肌电信号的特征提取与模式分类研究[D]. 邱青菊.上海交通大学 2009



本文编号：3032071