眼動(dòng)信號(hào)的提取與分類識(shí)別研究

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1、１０２７０：１！１３２２０１００７學(xué)校代碼：分類號(hào)ＴＰ３９學(xué)號(hào)？上？＾啼絶乂多碩±學(xué)位論文眼動(dòng)信號(hào)的提取與分類識(shí)別研究學(xué)院：信烏與化電工程專業(yè)：涌信與信息系統(tǒng)硏究方向？：嵌入式與通信控制系統(tǒng)’研究生姓名：彭錫：張自強(qiáng)指導(dǎo)教師２０１６年３月完成日期：’論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本的研究工作及取得的研巧成果。論文中除論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究了楷別加Ｗ標(biāo)法和致謝的地方外，不包含其他人或機(jī)構(gòu)的貢獻(xiàn)巧已在論文中做了明確的

2、聲明并表成果。其他同志對(duì)本研巧的后發(fā)和所做示了謝意。日期：作者簽名：興如荀魏＾論文使用授權(quán)聲明：學(xué)校有權(quán)留，即本人完全了解上海師范大學(xué)有關(guān)保、使用學(xué)位論文的規(guī)定；學(xué)校可公布論文的全部或部保留送交論文的復(fù)印件，允許論文被查閱和借閱。保密的論文在解密后遵守此＾印、縮印或其它手段保存論文，可１采用影分內(nèi)容（＾規(guī)定。／．．ｒ５，如＇Ａ作者簽名嗎捉導(dǎo)師簽名稀自蜂醜：上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要摘要人機(jī)交互技術(shù)是連接人與計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備的橋梁。近幾年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，人機(jī)交互

3、技術(shù)也因此取得了更大的發(fā)展，不斷的向更自然、更和諧、更便利的方向發(fā)展。人作為生物體自身包含了各種各樣的生物電信號(hào)，例如：腦電信號(hào)、肌電信號(hào)、心電信號(hào)、眼動(dòng)信號(hào)等。人們可以對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行采集并進(jìn)行有效的破譯，然后再賦予這些信號(hào)特定的含義，這樣就可以為人類所用。利用這些豐富的生命體征信息資源開發(fā)出更加具有交互性的以“人類為主導(dǎo)”的人機(jī)交互系統(tǒng)，逐漸成為科研工作者和相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜也粩嗵剿鞯膯?wèn)題。眼動(dòng)信號(hào)是一種由眼部運(yùn)動(dòng)而引起眼部周圍電勢(shì)發(fā)生變化的生物電信號(hào)。隨著眼球運(yùn)動(dòng)，眼動(dòng)信號(hào)也會(huì)發(fā)生變化，眼動(dòng)信號(hào)的波形特點(diǎn)與眼球運(yùn)動(dòng)

4、的方式有直接的對(duì)應(yīng)關(guān)系；并且，眼動(dòng)信號(hào)具有幅值較高、波形便于檢查、處理容易等優(yōu)勢(shì)。因此，將眼動(dòng)信號(hào)作為開發(fā)基于眼動(dòng)信號(hào)的人機(jī)交互技術(shù)是解決特殊人士人機(jī)交互問(wèn)題的新方向。本文主要研究了眼動(dòng)信號(hào)的采集和預(yù)處理、端點(diǎn)檢測(cè)、有效眼動(dòng)信號(hào)的提取、特征提取，并分別用BP算法、SVM算法、DTW算法對(duì)眼動(dòng)信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別研究。其中,DTW算法有效的解決眼動(dòng)信號(hào)因人而異、長(zhǎng)短不一的問(wèn)題，并提高了眼動(dòng)信號(hào)的識(shí)別率，取得了較好的效果，為基于眼動(dòng)信號(hào)的人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)奠定了一定的研究基礎(chǔ)。文章主要完成了以下幾項(xiàng)主要工作：1.眼動(dòng)信號(hào)的

5、采集和預(yù)處理：設(shè)計(jì)了眼動(dòng)信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)并且對(duì)多名受試者進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，獲取了大量的原始眼動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)。并通過(guò)硬件電路對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的濾波、降噪處理。2.有效信號(hào)的提?。和ㄟ^(guò)對(duì)信號(hào)進(jìn)行軟件濾波、分幀、加窗、計(jì)算短時(shí)能量以及端點(diǎn)檢測(cè)等處理后，提取可靠的有效信號(hào)。3.眼動(dòng)信號(hào)的特征提取及分析：根據(jù)有效信號(hào)的波形特點(diǎn)，分析可用于模式識(shí)別的特征值，提取基于波形特點(diǎn)的眼動(dòng)信號(hào)特征值。4.分別利用BP算法、SVM算法以及DTW算法對(duì)眼動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別研究，討論三種模式識(shí)別方法的優(yōu)劣性。關(guān)鍵詞：人機(jī)交互；眼動(dòng)信號(hào)；模式識(shí)別；特征

6、提取；BP算法；SVM算法；DTW算法IAbstractShanghaiNormalUniversityMasterofPhilosophyAbstractHumancomputerinteractionisabridgebetweenpeopleandcomputerorotherelectronicequipment.Inrecentyears,withtherapiddevelopmentofscienceandtechnology,human-computerinteractiontechnologyha

7、smadegreaterprogress,andconstantlytomorenatural,moreharmonious,moreconvenientdirectionofdevelopment.Astheorganismitselfcontainsavarietyofbiologicalsignals,suchasEEG,EMG,ECG,eyemovementsignaletc..Peoplecanbecollectedonthesesignalsandeffectivelydecodethesesigna

8、lsandthengivesspecificmeaning,sothatitcanbeusedashumanbeings.Usetheserichvitalsignsinformationresourcestodevelopmoreinteractivewithhuman-computerinteractionsystemofhumanoriented",graduall