基于左右手运动想象的脑机接口算法研究

发布时间：2017-08-20 21:36

  本文关键词：基于左右手运动想象的脑机接口算法研究

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【摘要】：脑—机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种新颖的人机接口方式。它是利用计算机或其他电子设备对特定环境或任务下的大脑活动进行分析,以向外界传达大脑信息或控制命令的系统。该系统在向外界进行信息输出的过程中,不依赖于脑的通常的神经—肌肉通路。因此,脑—机接口的研究对于康复工程和新的交流控制途径的开辟有重要的研究意义,正在成为脑认知科学、康复工程、生物医学工程及人机自动控制等研究领域的一个研究热点。脑电特征的提取和模式分类是脑—机接口研究的热点难题。首先,本文介绍了脑结构以及脑电基础这方面的知识,对我们的研究对象做了一个基本的介绍。然后本文着眼于基于左右手运动想象的脑一机接口,充分利用了2003年国际BCI算法竞赛的相关公开数据,针对小样本运动想象脑电的特征提取和模式分类算法进行了离线研究。本研究从运动想象脑电的事件相关同步/去同步出发,首先,通过对C3和C4两个通道脑电的功率谱分析,确定了特征频带的范围;然后,分别基于AR模型和双谱提取了脑电的非参数特征;最后,基于功率谱,AR模型以及双谱的特征提取方法进行特征提取,分别采用LDA线性判别分析算法、支持向量机分类算法和BP神经网络算法进行了特征分类。本文主要进行的是脑—机接口基础算法的研究,实现了特征提取以及特征分类。为脑—机接口实时在线系统的设计提供了理论支持。同时,也对各种分类器的分类结果进行了比较,对各分类器有了一个基本的评价。我们的目标是获得分类准确率最高的分类算法,从目前所得结果看,还未达到理想的结果,但也积累了经验,为今后的研究打下了基础。
【关键词】：脑—机接口 特征提取 特征分类
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R318;TN911.7
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 缩略语对照表9-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 脑-机接口的基本内容及研究意义12-17
• 1.1.1 脑—机接口及其发展历史12-15
• 1.1.2 脑-机接口系统介绍15-16
• 1.1.3 脑-机接口研究的意义16-17
• 1.2 脑-机接口的研究现状17-18
• 1.3 本文研究的目的及内容18-20
• 第二章 脑结构及部分脑电介绍20-28
• 2.1 人脑解剖结构及脑电介绍20-24
• 2.1.1 人脑的解剖结构及功能介绍20-22
• 2.1.2 脑电基础22-24
• 2.2 脑—机接口研究中的EEG24-25
• 2.3 事件相关同步电位（ERS）及事件相关去同步(ERD)电位25-27
• 2.3.1 ERS及ERD的定义25-26
• 2.3.2 区分ERD及ERS的数学表达26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 左右手运动想象脑电特征提取算法28-38
• 3.1 脑电数据的特点28
• 3.2 功率谱估计28-32
• 3.3 基于AR模型的脑电特征提取32-35
• 3.4 基于双谱的特征提取35-36
• 3.4.1 双谱定义35
• 3.4.2 双谱的性质35
• 3.4.3 双谱法特征提取35-36
• 3.5 本章小结36-38
• 第四章 左右手运动想象脑电的模式分类算法38-48
• 4.1 线性判别分析算法38-41
• 4.1.1 LDA分类原理38-40
• 4.1.2 Fisher线性判别(FLDA)分类器设计40-41
• 4.2 SVM分类算法41-44
• 4.3 BP神经网络分类44-46
• 4.3.1 BP神经的定义及特点44-45
• 4.3.2 BP神经网络45-46
• 4.4 本章小结46-48
• 第五章 脑电特征提取和分类的实验研究48-58
• 5.1 数据来源48-49
• 5.2 试验过程49-55
• 5.2.1 特征提取49-51
• 5.2.2 分类方法51-52
• 5.2.3 实验结果分析52-55
• 5.3 动态分类实验55-56
• 5.4 总结56-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 参考文献60-62
• 致谢62-64
• 作者简介64-65

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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3 刘炜;蔡爱露;;透明隔腔的超声诊断及其临床意义[J];中国临床医学影像杂志;2008年05期

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5 陆铭娜;贺晶;蔡淑萍;;胎儿期第五、六脑室扩张的围产儿结局随访[J];中国产前诊断杂志(电子版);2009年02期

中国博士学位论文全文数据库 前4条

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6 周雅;基于左右手运动想象脑—机接口的系统研究[D];重庆大学;2010年

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8 刘涛;基于STM32和LabVIEW的运动想象脑机接口研究[D];重庆大学;2014年

9 马彦臻;基于运动想象的脑电信号处理方法研究[D];天津工程师范学院;2011年

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本文编号：709032