多类运动想象脑电信号识别及其在BCI中的应用研究

发布时间：2020-04-30 16:20

【摘要】：随着科技发展和时代进步,脑-机接口技术正获得越来越多的关注。基于运动想象的脑-机接口系统通过解析运动想象脑电信号,可将大脑发出的运动意图作为控制指令直接控制外部设备,从而使运动功能缺失的人群具备行动能力。作为脑-机接口系统的关键环节,多类运动想象脑电信号的准确解析具有重要的意义。为实现对不同肢体的运动控制,并进一步的实现对单关节不同运动类型的控制,在传统四分类运动想象的基础上设计了肩关节三类运动想象实验范式。针对肩关节三类运动想象,提出了基于AF-CSP和孪生支持向量机的脑电信号识别方法。为扩大运动想象的控制范围,克服脑电信号的维度灾难,提出了基于黎曼流形的适用于不同肢体多类运动及单关节的SJ-GDA降维方法及决策树分类框架。主要研究内容如下:(1)运动想象实验范式研究。根据当前研究内容多基于数据集2和数据集3的不同肢体运动想象展开,本文设计了右肩关节前屈、后伸和外展三类运动想象实验范式。实验采集七名被试者脑电信号作为数据集1,采用共平均参考对原始脑电信号进行空间滤波,根据脑电信号的频谱特性分析与运动想象相关的频带范围。(2)脑电信号特征提取方法研究。(1)针对肩关节三类运动想象,提出基于AF-CSP的肩部三类运动想象特征提取方法。采用本征模态函数分析脑电信号中所包含的幅频域信息,筛选与运动想象相关的幅频域信息取代时域信号输入共空间模式,提高共空间模式特征提取能力。(2)针对脑电信号维度灾难问题,提出基于黎曼流形的数据降维方法SJ-GDA。运用半监督联合互信息对高维特征向量排序,采用广义判别分析对截取的高维特征向量降维,最后联合构造特征向量。通过数据集对比分析了SJ-GDA、半监督联合互信息和广义判别分析所呈现的特征分布趋势,验证了方法的有效性。(3)运动想象分类研究。(1)提出基于第二代非支配排序进化算法的孪生支持向量机解决肩关节三分类问题。对比第二代非支配排序进化算法优化孪生支持向量机、网格搜索优化孪生支持向量机、最小二乘支持向量机、粒子群优化支持向量机、BP神经网络及极限学习机,证明本文所提方法的优越性。(2)提出可与多种分类器结合的决策树分类框架解决多分类问题。对比分析决策树分类框架对分类器分类性能的提高程度。将决策树分类框架与K最近邻方法结合,在三种数据集上均取得较高的分类结果。此外,由于决策树分类框架可与不同分类器相结合,因此具有较大的推广意义。
【图文】：

- 2 -图 1-1 患者的神经康复训练模式 Gomez-Rodriguez 等设计了一款能够分析被试者手臂运动想象动作类别或者处于运动想象状态的 EEG 信号采集系统，通过视觉反馈形成闭环系臂的控制，该系统如图 1-2 所示[12]。6 名健康被试者和 2 名中风患者参实验结果表明，该系统能够改善患者手臂康复训练的效果。图 1-2 手臂康复系统利 Barsotti 等人设计了物品抓取和移动的运动想象实验范式，采集三名

触(坐姿)h(5)机EEG肌电外骨骼70h图图图图土图图图土图图土图图土图土图图土土土土134触觉反馈 1-1 患者的神经康复训练模计了一款能够分析被试者的 EEG 信号采集系统，通 1-2 所示[12]。6 名健康被能够改善患者手臂康复训
【学位授予单位】：东北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R318;TN911.7

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本文编号：2645959