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《EEG-fMRI混合腦機接口系統(tǒng)中EEG信號的在線去偽跡研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、碩士學位論文EEG-fMRI混合腦機接口系統(tǒng)中EEG信號的在線去偽跡研究作者姓名孫佳敏學科專業(yè)模式識別與智能系統(tǒng)指導教師俞祝良教授所在學院自動化科學與工程學院論文提交日期2018年4月10日ResearchonArtifactReal-timeRemovalMethodofEEGSignalinEEG-FMRIHybridBrain-computerInterfaceADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：JiaminSunSupervisor：Prof.ZhuliangYuSouthC
2、hinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分類號：TP391學校代號：10561學號：201520113113華南理工大學碩士學位論文EEG-fMRI混合腦機接口系統(tǒng)中EEG信號的在線去偽跡研究作者姓名：孫佳敏指導教師姓名、職稱：俞祝良教授申請學位級別：學術型碩士學科專業(yè)名稱：模式識別與智能系統(tǒng)研究方向：腦機接口論文提交日期：2018年4月10日論文答辯日期：年月日學位授予單位：華南理工大學學位授予日期：年月日答辯委員會成員：主席：顧正暉委員：李遠清俞祝良余晉剛呂洪燕摘要隨著腦科學研究的不斷發(fā)展，人們對大腦的工
3、作機制越來越感興趣，并且隨著科技的進步，越來越多的技術被應用到大腦研究領域中，腦電信號以及功能性核磁共振成像是目前應用最廣的兩種方法，兩種方法各自在時空分辨率上有著各自的優(yōu)勢，將兩者結合起來彼此互補成了新的研究趨勢。但是在核磁共振掃描環(huán)境下，采集的腦電信號會引入較強的偽跡，本文的主要工作就是搭建磁共振環(huán)境下的腦機接口系統(tǒng)，對腦電信號中引入的核磁偽跡進行在線去除，為之后的EEG-MRI信號融合做好準備工作。首先本文對磁場偽跡產(chǎn)生的原因作了介紹，并對偽跡的種類及特點作了詳細的分析。之后介紹了前人針對磁場偽跡的特點提出的去噪方法，其中最常用的算法為平均模板
4、去噪算法（AAS）以及基于PCA的最優(yōu)基去噪算法（OBS）。AAS算法計算相對簡單，不需要很高的計算量，但是只適用于理想化的噪聲模型，處理結果有較大的殘留偽跡。OBS算法處理結果雖然大大減小了殘留偽跡，但仍然有一定的噪聲殘留，并且在去噪過程容易將腦電信號的成分去除，破壞腦電信號的完整性。本文針對殘留的偽跡提出了新的去噪算法，即在構造最優(yōu)基的過程中考慮主成分分析得到的特征向量與噪聲模板的相關系數(shù)，構造新的最優(yōu)基進行去噪。之后提出采用最小均方自適應濾波，對信號中的殘留偽跡作進一步的去除，并最大程度地保留腦電信號的完整性。隨后，作者使用BrainProdu
5、ct公司的BrainAmpMR設備搭建磁共振室環(huán)境下的腦機接口實驗系統(tǒng)，并將上述的去噪算法在線化，在該系統(tǒng)中進行實現(xiàn)，結合到腦機接口實驗系統(tǒng)中進行在線實驗。本文主要采用P300字符輸入實驗系統(tǒng)作為核磁共振掃描環(huán)境下的腦機接口實驗，通過P300字符輸入在線實驗，驗證算法的效果，并將實驗結果與其他傳統(tǒng)的去偽跡算法進行比較。關鍵詞：腦機接口；核磁共振；核磁偽跡；去偽跡算法IABSTRACTWiththedevelopmentofbrainscience,peoplearebecomingmoreandmoreinterestedinthemechanism
6、ofthebrain.Withtheprogressofscienceandtechnology,moreandmoretechnologieshavebeenappliedtothefieldofbrainresearch.EEGandfunctionalmagneticresonanceimaging(fMRI)arethetwomostwidelyusedmethodsatpresent.Thetwomethodshavetheirrespectiveadvantagesofspatialandtemporalresolution.Thecom
7、binationofthesetwomethodsbecomeanewtrendofresearch.ButintheMRIscanningenvironment,theacquisitionofEEGsignalswillintroducestrongartifacts.ThemainworkofthispaperistobuildabrainmachineinterfacesysteminthemagneticresonanceenvironmentandremovetheMRIartifactsintroducedintheEEG.Firsto
8、fall,thereasonsfortheoccurrenceofmagneticfieldartifact
