运动想象脑机接口多模式识别方法与应用研究

发布时间：2024-06-27 21:38

　　运动想象脑-机接口是一种基于主动想象脑电信号,利用外部辅助设备实现人脑与计算机或其他电子设备之间通信与控制通道的技术。本文研究了BCI系统中的信号处理算法包括滤波算法、特征提取、特征分类。提出了一种新的核函数相关向量机分类器。最后完成了在线BCI系统的四旋翼控制实验。主要研究内容如下:(1)分析了巴特沃斯滤波、共同平均参考滤波和拉普拉斯滤波三种EEG信号滤波方法。通过对运动想象脑电信号频率特征的分析,选择3-24Hz的巴特沃斯滤波方法去除高频干扰和噪声伪迹。设计了“一对一”共空间模式提取四类运动想象EEG的特征。(2)分析了经典的脑电信号的特征分类算法:线性分类器、支持向量机以及人工神经网络的优缺点,针对EEG信号特征,选择了基于贝叶斯稀疏概率模型的相关向量机作为运动想象脑电信号的分类算法。(3)对相关向量机核函数进行改进,提出了新的核函数相关向量机分类器。首先以组合核函数代替单核核函数改进了常规的相关向量机分类器,实验结果表明,组合核函数相关向量机分类器较单一核函数相关向量机分类器具有更高的分类准确率。而后,针对EEG信号的动力学特征,提出了一种新的混沌核函数相关向量机,实验结果表明...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1Berger1929年首次记录的人的脑电波

图1-1Berger1929年首次记录的人的脑电波已经召开了七次国际BCI会议，对现在的重点做了总结与讨论，并且提出了BCI系科交叉的前沿技术，脑-机接口技术已经从医疗康复、家居娱乐和军事等领域有着广究是人类在21世纪的前沿科技发展规划中代美国就曾制定了“脑的十....

图1-2脑-机接口系统组成

第一章绪论领域的应用前景也是非常广阔，脑-机接口技术增加了未来对军事武器的操控方式的选择，对武器智能化的发展方向有着重要的指导意义，世界上许多国家的军方对脑-机接口在军事领域的发展密切关注。2013年，一项代号“阿凡达”的研究项目由美国国防部正式向外界公开披露，这个项目的内容....

图2-6最优

这样就利用超平面把样本分成了两2.5.2支持向量机SVM是一种常用于分类与回归分析习模型。它解决问题的主要思路是在输个超平面与两类临近样本之间的间隔最易分开且不易被分错。关于最优超平面支持向量b

图2-7LeNet-5卷积神经网络结构

第二章EEG信号处理方法量的原始数据长时间学习的基础上，神经网络模型的分类准确率能够很高。但是，它的劣势是模型的训练需要很长的时间，并且需要大量数据的支持，对样本数量小的识别分类效果不理想。一般的运动想象脑电信号受任务模式与实验范式的影响（例如，运动想象的实验范式周期将近1....

本文编号：3995965