基于ovr-csp和互相關(guān)的運(yùn)動想象腦機(jī)接口研究

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1、國齡械你峽專碩±學(xué)位論文胃目Ｂ３基于ＯＶＲ－ＣＳＰ和互相關(guān)的運(yùn)動想象腦機(jī)接口研巧作者姓名康嘉輝指導(dǎo)教師姓名、職稱趙恒副教授申請學(xué)位類別工學(xué)碩±，．西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明秉承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)道德，本人聲明所呈交的論文是我個人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研奔工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加標(biāo)注和致謝Ｊｌ中所羅列的內(nèi)容，（＾外論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果；也不包含為獲得西安電子科技大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使

2、用過的材料一。與我同王作的同事對本研究所做的任何貢獻(xiàn)巧已在論文中作了明確的說明并表示了謝意。一學(xué)位論文若有不實之處，本人承擔(dān)切法律責(zé)任。）Ｘ，２ｌ本人簽名：；本日期＇西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說明目Ｊ；本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，［研巧生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)屬于西安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交論文的復(fù)印件，允許查閱、借閱論義；學(xué)校可公布論文的全部或部分內(nèi)容，允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存論文。同時本人保證，結(jié)合學(xué)位論文研究成果完成的

3、論。文、發(fā)明專利等成果，署名單位為西安電子科技大學(xué)保密的學(xué)位論文在＿＿年解密后適用本授權(quán)書。屯誠本人簽名；＊導(dǎo)師簽名：人＾么２日期：日期；如父，ｊ心三ｊ學(xué)校代碼10701學(xué)號1302120905分類號TP391密級公開西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于OVR-CSP和互相關(guān)的運(yùn)動想象腦機(jī)接口研究作者姓名：康嘉輝一級學(xué)科：電子科學(xué)與技術(shù)二級學(xué)科：電路與系統(tǒng)學(xué)位類別：工學(xué)碩士指導(dǎo)教師姓名、職稱：趙恒副教授學(xué)院：電子工程學(xué)院提交日期：2015年11月ResearchonMotorImageryBrain

4、-ComputerInterfaceBasedonOVR-CSPandCross-CorrelationAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinCircuitsandSystemsByKangJiaHuiSupervisor:ZhaoHengAssociateProfessorNovember2015摘要摘要腦機(jī)接口（Brain-ComputerInterface，BCI）是一種不依賴于大

5、腦外周神經(jīng)與肌肉組成的正常輸出通路的通訊控制系統(tǒng)。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，BCI已經(jīng)不僅僅用于輔助殘疾人士與外界的交流，還應(yīng)用到了醫(yī)療康復(fù)、環(huán)境控制和娛樂等領(lǐng)域?？傊?，提高殘疾人士的生活質(zhì)量一直是研究BCI不變的初衷。而運(yùn)動想象（MotorImagery，MI）腦電信號是完全可以不借助于外部設(shè)備而產(chǎn)生的自發(fā)腦電信號，因此運(yùn)動想象腦電信號被認(rèn)為是最適合用于腦機(jī)接口的腦電信號。本文在經(jīng)典的四類運(yùn)動想象腦電特征提取方法“一對其他”共空間模式（One-Versus-RestCommonSpatialPattern，OVR-CSP）的基礎(chǔ)上，提出了

6、一種OVR-CSP的改進(jìn)算法?；贠VR-CSP的特征是由信號的方差構(gòu)造而得到的，反映的是大腦相應(yīng)區(qū)域的能量變化。然而，該類特征并不包含大腦不同區(qū)域之間的協(xié)同合作和信息交流方面的信息，并且這些信息有利于正確分類。而通過同步性分析方法能夠快速獲取這類信息，互相關(guān)函數(shù)（Cross-Correlation）是分析同步性的一個有效方法。因此，本文將基于OVR-CSP的特征與通過互相關(guān)函數(shù)提取的特征進(jìn)行融合得到最終的分類特征。那么，該特征包含的信息就是運(yùn)動想象相關(guān)區(qū)域的能量變化和該區(qū)域相關(guān)導(dǎo)聯(lián)的同步性信息。該算法在第二屆國際BCI競賽的公共數(shù)

7、據(jù)集上的實驗結(jié)果顯示，對本文提出的特征提取算法得到的特征進(jìn)行分類，得到的Kappa平均值是最高的，達(dá)到了0.59，同時其方差是最小的，大小為0.031。這表明，本文提出的特征提取算法具有較好的分類效果，并且具有較強(qiáng)的個體差異適應(yīng)能力。在此基礎(chǔ)之上，又進(jìn)一步討論了加窗對算法性能的影響。針對現(xiàn)有腦機(jī)接口的體積大、操作繁瑣和應(yīng)用場合受到極大的限制的缺點，本文采用便攜式腦電采集設(shè)備EmotivEPOC+進(jìn)行運(yùn)動想象腦電信號的采集，將本文改進(jìn)的腦電信號處理算法用于四類想象運(yùn)動的分類任務(wù)，在便攜式腦電采集設(shè)備EmotivEPOC+上構(gòu)建了基于O

8、VR-CSP和互相關(guān)的運(yùn)動想象腦機(jī)接口。該腦機(jī)接口是一個基于運(yùn)動想象腦電的多任務(wù)控制平臺，其中對外界設(shè)備的控制是通過圖片的選擇進(jìn)行模擬。圖片的選擇是通過分類器識別出的不同的想象運(yùn)動進(jìn)行的，圖片的上下左右運(yùn)動分別對應(yīng)想象左手、想象右手、