基于深度学习的运动想象脑电分类

发布时间：2016-11-23 00:37

  本文关键词：一种缓解精神焦虑的脑机接口性能评价研究，由笔耕文化传播整理发布。

《北京理工大学》 2015年

基于深度学习的运动想象脑电分类

戴若梦  

【摘要】：脑电分类问题的研究对脑机接口的应用和发展具有重要的意义,脑机接口应用的实现依赖于脑电分类的良好精度和鲁棒性。由于脑电容易受到噪声和其他信号源(肌电、眼电、心电等)的干扰,脑电分类器的精度很难提高,泛化能力差。所以研究如何对脑电预处理、如何提取具有代表性的特征、如何训练出泛化能力良好的分类器变得十分必要。近年来,深度学习作为多层次的神经网络模型在图像分类领域、语音识别领域得到了十分有效的应用。考虑如何将深度学习的方法应用到脑电分类问题中,也慢慢在成为脑机接口研究中的热点。本文研究了传统分类器与深度学习在运动想象脑电分类中的应用,着重探讨如何将深度学习的方法应用于运动想象脑电分类的问题中,并将传统分类器与深度学习中的SAE和CNN两种模型的分类精度进行对比和分析。本文的工作主要分为三部分:第一部分为信号预处理,根据统计参量对脑电信号进行批量筛选;然后采用滤波器来滤除噪声,去除基线漂移的影响,选取运动想象脑电特定的频段;最后使用ICA方法来去除眼电的干扰。第二部分使用传统机器学习的方法对脑电的分类,通过小波变换提取脑电的特征,将特征分别放在SVM和softmax神经网络中训练。第三部分为将深度学习的方法应用于脑电分类问题中,分别使用了SAE和CNN两种模型,以传统分类器的结果做参照,分析模型的适用性。本文经过大量的实验发现,基于softmax的神经网络对比SVM,分类精度与之持平,但由于softmax擅长对多标签数据进行分类,更适用于在脑电分类问题中。相比于传统分类方法,深度学习的分类模型CNN和SAE通过集成稀疏编码,虽然不需要手动提取特征,能够直接训练原始数据;但其对训练时长和对机器的性能要求更苛刻。

【关键词】：
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R338;TN911.7
【目录】：

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