基于視覺圖片的腦—機接口控制研究

基于視覺圖片的腦—機接口控制研究

ID:35016321

大小:4.18 MB

頁數(shù):56頁

時間:2019-03-16

基于視覺圖片的腦—機接口控制研究_第1頁
基于視覺圖片的腦—機接口控制研究_第2頁
基于視覺圖片的腦—機接口控制研究_第3頁
基于視覺圖片的腦—機接口控制研究_第4頁
基于視覺圖片的腦—機接口控制研究_第5頁
資源描述:

《基于視覺圖片的腦—機接口控制研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、中圖分類號TP?91論文編號1006015-0258學(xué)科分類號510.SOoO密級TIANJINUNIVERSITYOFTECHNOLOGY工程碩士學(xué)位論文?DISSERTATION基于視覺圖片的腦一機接口控制研究TheResearchofBrain-ComputerInterfaceBasedonVisualImages工程領(lǐng)域:控制工程作者姓名:宋雨指導(dǎo)教師:1高強.敘福?1天津理工大學(xué)研究生部二〇一五年三月獨釗牲聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研宄工作和取得的研宄成果,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝之

2、處外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研宄成果,也不包含為獲得天津理工大學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研宄所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位掄丈作者答名:答孛g期:2.(7丨y年》月厶《學(xué)隹論丈版權(quán)使用投權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解天津理工大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)天津理工大學(xué)可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢索,并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編,以供查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)本和電子文件。(保密

3、的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明)答孛9期年]h答孛g期:又力丨年j/L^分類號:510.8060密級:天津理工大學(xué)研究生學(xué)位論文基于視覺圖片的腦—機接口控制研究(申請工程碩士學(xué)位)工程領(lǐng)域:控制工程作者姓名:宋雨指導(dǎo)教師:高強教授2015年3月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeTheResearchofBrain-ComputerInterfaceBasedonVisualImagesBySongYuSupervisorG

4、aoQiangMarch,2015摘要腦—機接口(Brain-computerinterface,BCI)是一種不依賴于大腦的正常輸出通路(外圍神經(jīng)和肌肉組織)而使人類大腦直接與計算機或外部設(shè)備進行通信的技術(shù)?;谀X電圖信號(electroencephalogram,EEG)的腦—機接口方法具有操作方便,成本低以及其無創(chuàng)性等優(yōu)點,是當(dāng)前腦—機接口研究的主要方向。腦—機接口系統(tǒng)的研究有明確的臨床應(yīng)用背景,因此實時在線系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)有著重要的意義。磁共振成像(MRI)對受試者的觀察發(fā)現(xiàn),受試者在進行場景模式學(xué)習(xí)時,大腦的后海

5、馬區(qū)與后海馬旁回興奮度明顯加強;而在進行臉部辨別學(xué)習(xí)時,大腦的邊緣皮層、前海馬區(qū)和后梭狀回興奮度增強。本文根據(jù)以上觀察結(jié)論給出一種利用人臉圖片和場景圖片作為刺激源,來檢測受試者后海馬區(qū)、后海馬旁回以及邊緣皮層、前海馬區(qū)和后梭狀回附近腦電信號的方法,對受試者在進行人臉圖片刺激與場景圖片刺激時不同腦電信號進行在線區(qū)分。本研究中腦電信號的偽跡去除方法采用指數(shù)移動平均算法。腦電信號的分類采用了兩種分類算法:一種是利用基于多項式核函數(shù)的投票感知器為弱分類器的AdaBoost算法;另一種是懲罰邏輯回歸算法。研究中所用到的腦電信號采集設(shè)

6、備EmotivEPOC是一種干電極腦電信號采集放大器。本文首先通過離線實驗驗證了基于人臉圖片和場景圖片腦—機接口系統(tǒng)的可行性,6名參與測試的受試者,其離線實驗的分類成功率都超過了70%。在線實驗是用分類后的腦電信號來實現(xiàn)基于以太網(wǎng)供電(poweroverethernet,POE)的智能照明亮度的控制,6位受試者在設(shè)定范式下的控制成功率都超過了70%,系統(tǒng)達到6.5bits/min的平均信息傳輸速率,很好的實現(xiàn)了智能照明的階梯控制。腦—機接口與POE結(jié)合,給出了一種新的智能家居控制思路,這套基于便攜式干電極腦電采集器的腦—機

7、接口系統(tǒng),可以使腦—機接口控制系統(tǒng)走出實驗室,將為改善神經(jīng)肌肉疾病患者的日常生活帶來幫助。關(guān)鍵詞:腦—機接口指數(shù)移動平均AdaBoost投票感知器懲罰邏輯回歸以太網(wǎng)供電AbstractAbrain–computerinterface(BCI)isacommunicationsystemthatdoesnotrequireanyperipheralmuscularactivity.Indeed,BCIsystemsenableasubjecttosendcommandstoanelectronicdeviceonlybyme

8、ansofbrainactivity.Suchinterfacescanbeconsideredasbeingtheonlywayofcommunicationforpeopleaffectedbyanumberofmotordisabilities.Theelectroencephalogram(EE

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動畫的文件,查看預(yù)覽時可能會顯示錯亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權(quán)有爭議請及時聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時可能由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因無法下載或下載錯誤,付費完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。