多节人工神经网络在IR-BCI信号特征提取中的应用

发布时间：2017-06-07 15:00

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【摘要】：脑-机接口系统可以将检测到的脑电信号转译为可以代表使用者意图的控制信号,然后用于控制如个人电脑,电动轮椅、义肢等外设。脑-机接口为人类大脑提供了一条可以绕过周围神经和肌肉系统的与外界连接的桥梁。这项技术可以显著改善“渐冻人”和患有中风等神经肌肉疾病人群的生活质量,未来也许还能改变普通人的交流、生活、娱乐方式。对于模拟阅读脑-机接口而言,通信信号的特征提取是十分重要的环节。本研究中,设计了一种自适应多节人工神经网络并用于对多状态下单试次、多通道脑电信号样本进行特征提取。本研究提出的自适应型多节人工神经网络,其隐层结点分布可随训练样本的统计特征的改变自适应调整,整个网络结构不固定,对数据的统计特征变化有一定的适应性,且该网络神经元的连接被限制在神经节内部,因此可以避免关系不大的神经元之间的过度连接。实验中共记录7名受试者接受视觉靶刺激字符、非靶刺激字符和阅读、放松、闭眼状态下脑电信号样本,然后使用自适应多节人工神经网络完成特征学习和提取。最后用支持向量机完成对特征向量的模式分类。研究中,还对比了经典共空间模式和单通道时域特征选取法获得特征的质量,结果表明自适应多节人工神经网络可以自动学习更为有效的模拟阅读脑-机接口信号特征模式。
【关键词】：模拟阅读 脑-机接口 脑电信号 特征提取 多节人工神经网络
【学位授予单位】：中南民族大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R741.044;TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 人类“全球脑”构想与脑-机接口8-9
• 1.2 脑-机接口技术介绍9-10
• 1.3 非侵入式脑-机接口常用通信载体信号及其特征提取方法10-11
• 1.4 非监督式特征学习方法11-12
• 1.5 课题的提出及主要内容12-13
• 1.5.1 研究目标12-13
• 1.5.2 研究内容13
• 1.5.3 本文创新点13
• 1.6 本文章节安排13-14
• 第2章 模拟阅读事件相关脑电诱发模式及其数据分析14-24
• 2.1 模拟阅读实验模式14-16
• 2.2 模拟阅读脑电信号时频域特征分析16-20
• 2.2.1 模拟阅读脑电信号的功率谱估计16-18
• 2.2.2 叠加平均诱发脑电信号的时频分析18
• 2.2.3 模拟阅读事件相关脑电位成分分析18-20
• 2.4 通道间脑电信号频域相干性和相关距离矩阵分析20-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第3章 基于自适应多节人工神经网络的特征学习方法24-32
• 3.1 自编码机基本原理和结构24
• 3.2 多节人工神经网络的建立24-25
• 3.3 多节人工神经网络的训练25-27
• 3.4 隐含层结点数目分配的自适应调节27-28
• 3.5 基于共空间模式的特征提取算法28-30
• 3.6 特征向量模式识别方法30-31
• 3.7 本章小结31-32
• 第4章 实验结果与讨论32-37
• 4.1 脑电信号样本分类结果32-34
• 4.2 多通道脑电信号线性组合特征提取方法的不足34-35
• 4.3 多节神经网络传递函数选择对分类结果的影响35-37
• 第5章 总结与展望37-38
• 5.1 本研究工作总结37
• 5.2 今后工作展望37-38
• 参考文献38-43
• 致谢43-44
• 附录：攻读学位期间所发表的学术论文目录44

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本文编号：429371