基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口特征提取與模式分類方法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、近些年來(lái),隨著神經(jīng)科學(xué)、信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的不斷地深入發(fā)展,作為這些學(xué)科的交叉學(xué)科——腦機(jī)接口,目前已成為了當(dāng)前國(guó)際上科學(xué)研究的熱門領(lǐng)域。腦機(jī)接口是一種不同于人腦神經(jīng)與肢體肌肉組織的正常通道,而是通過(guò)解析人腦神經(jīng)活動(dòng)信息來(lái)與外界設(shè)備交流的通訊控制系統(tǒng)。由于腦電信號(hào)具有幅值微弱、非平穩(wěn)、噪聲干擾強(qiáng)等特點(diǎn),導(dǎo)致該類信號(hào)特征提取與模式分類的復(fù)雜性以及構(gòu)建在線腦機(jī)接口系統(tǒng)的困難。經(jīng)過(guò)充分調(diào)研與研究,本文采用了對(duì)二分類與四分類腦機(jī)接口更加

2、有效的特征提取方法,并構(gòu)建一套基于運(yùn)動(dòng)想象的在線足球射門腦機(jī)接口系統(tǒng)。
  本文試圖從分析當(dāng)前特征提取算法與模式分類算法對(duì)腦電信號(hào)適應(yīng)性入手,通過(guò)優(yōu)化腦電信號(hào)預(yù)處理,構(gòu)建一組特征提取算法與模式分類算法。在二分類腦機(jī)接口系統(tǒng)中,首先,針對(duì)共同空間模式(Commom Spatial Pattern,CSP)計(jì)算過(guò)程缺乏頻域信息,且信號(hào)中混淆了大量的無(wú)關(guān)頻率信號(hào)。為此本文結(jié)合了張量分解,它能夠保留多維數(shù)據(jù)以及各維數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)信息。與此

3、同時(shí),針對(duì)提取后的特征分別使用了線性判別分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)進(jìn)行分析比較。其次,在四分類運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口系統(tǒng)中,本文采取子帶能量和時(shí)域參數(shù)的方法,分別采用LDA和SVM兩種分類器,并且在訓(xùn)練集中選擇取最優(yōu)的參數(shù)組合,并應(yīng)用到四分類的腦機(jī)接口系統(tǒng)中。
  實(shí)驗(yàn)表明,在二分類腦機(jī)接口系統(tǒng)中,本文使用的方法平均準(zhǔn)確率能

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