脑机接口技术中的ICA研究

发布时间：2017-12-18 06:29

  本文关键词：脑机接口技术中的ICA研究

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【摘要】：脑-机接口技术BCI作为一种新型的交流控制系统,其在康复医疗等领域的应用引起了广泛关注和讨论。独立分量分析ICA,作为一种新颖的信号处理手段,在BCI系统中的应用,也使得脑-机接口迎来了新的进步和发展。本文的研究工作就是围绕独立分量分析ICA在脑-机接口中的应用,特别是在脑电溯源上的应用而展开。在简要的介绍了ICA和脑电溯源涉及理论的基础上,重点介绍了ICA在预处理、特征提取及溯源定位上的使用情况,并通过真实的稳态视觉诱发响应SSVEP数据结合EEGLAB进行了处理和分析。论文首先对真实数据进行诸如重参考、基线去除、滤波等预处理操作,实现初步的噪声滤除。然后,进行事件相关电位ERP的提取,从而强化诱发脑电信息,进一步消除噪声干扰。基于脑电数据的多维特性,对其进行主成分分析PCA降维,最大化保留数据有用信息。之后,分别利用固定点算法及扩展最大熵算法分离出独立成分,验证ICA对于真实SSVEP信号独立成分分离的有效性及准确性。对于ICA分解后的结果进行伪迹识别,首先凭借主观的先验经验对心电、脑电等伪迹噪声进行初步去除。利用分层聚类Linkage和最优k值选定的K-均值等聚类分析方式完成各个独立成分的分类,寻找偶极子信息,结合聚类分析结果和伪迹剔除经验进一步剔除干扰。本文中针对剔除伪迹的ICA分离结果进行相应的溯源分析。在DIPFIT中,采用不同头模型进行脑电溯源定位,确定脑电偶极子的源位置,证实视觉刺激的产生位置集中在后脑,与生理上的视觉脑电刺激产生位置一致,证实了ICA方法在溯源问题上的可靠性。
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R338;TN911.7

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本文编号：1303192