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《基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口的研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、，中文摘要腦機(jī)接口(Brain-Computerh渤,BCI)是基于腦電信號(hào)，而不依賴于腦的正常輸出通路(即外周神經(jīng)和肌肉)的，實(shí)現(xiàn)人腦與計(jì)算機(jī)或其它電子設(shè)各通訊和控制的技術(shù)。BCI可以為那些大腦正常，．而中樞神經(jīng)系統(tǒng)受到嚴(yán)重?fù)p傷的閉鎖病人提供一種與外界交流和控制的途徑，在康復(fù)領(lǐng)域具有重大應(yīng)用價(jià)值。本文在充分了解國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，以運(yùn)動(dòng)想象作為切入點(diǎn)，系統(tǒng)地研究了基于左右手運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口從離線分析到在線應(yīng)用的各個(gè)層面的問(wèn)題，取得了卓有成效的成果。一針對(duì)受試者在運(yùn)動(dòng)想象時(shí)的個(gè)體差異所造成的特征提取的盲
2、目性，分類(lèi)正確率難以進(jìn)一步提高的缺點(diǎn)，本文提出了“基于時(shí)頻分析的左右手運(yùn)動(dòng)想象頻帶能量特征差腦地形圖法”，“基于樣本熵的左右手運(yùn)動(dòng)想象復(fù)雜度特征差腦地形圖法"，和“基于高階累積量的左右手運(yùn)動(dòng)想象特征差腦地形圖法”三種方法，成功解決了左右手運(yùn)動(dòng)想象BCI的個(gè)性化設(shè)計(jì)難題，實(shí)現(xiàn)了用最少的導(dǎo)聯(lián)，最少的特征向量，最簡(jiǎn)單的特征提取和分類(lèi)算法，取得較好的分類(lèi)效果。·．全面論證了頻帶能量，’樣本熵，4階累積量作為左右手運(yùn)動(dòng)想象分類(lèi)特征的可行性，并針對(duì)這三種特征研究了各自的特征提取快速算法和最佳參數(shù)選擇問(wèn)題。探討了五種分類(lèi)器
3、在左右手運(yùn)動(dòng)想象BCI中的應(yīng)用，研究了其分類(lèi)原理與設(shè)計(jì)方法，全面比較了各種分類(lèi)器的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍，為實(shí)時(shí)BCI系統(tǒng)分類(lèi)器的選擇以及個(gè)性化BCI最佳特征的選擇提供理論和實(shí)驗(yàn)依據(jù)。為了進(jìn)一步改善BCI系統(tǒng)性能，本文對(duì)運(yùn)動(dòng)想象思維策略的選擇jErEG采集方式，訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇等方面進(jìn)行了深入探討。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：復(fù)雜度高的左右手運(yùn)動(dòng)想象策略對(duì)于BCI系統(tǒng)整體分類(lèi)正確率的提高有所幫助；三同心圓環(huán)拉普拉斯電極具有良好的空間分辨率和空間定位性能，比傳統(tǒng)EEG測(cè)量吏能有效檢測(cè)運(yùn)動(dòng)想象時(shí)的大腦區(qū)域化特征，而且操作簡(jiǎn)單，適合在線B
4、CI系統(tǒng)的應(yīng)扁；“基于決策融合的訓(xùn)練數(shù)據(jù)選擇算法”，可以排除原樣本中由于受試者主觀因素導(dǎo)致的“不利樣本"，有效改善分類(lèi)器的性能，提高BCl分類(lèi)正確率。自行研制了基于左右手運(yùn)動(dòng)想象的實(shí)時(shí)在線BCI系統(tǒng)，采用“決策融合”算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)空閑狀態(tài)的識(shí)別，成功解決了該類(lèi)BCI連續(xù)工作問(wèn)題。并在此基礎(chǔ)上，將BCI與具體應(yīng)用相結(jié)合，開(kāi)發(fā)了“基于BCI的癱瘓病人輔助康復(fù)系統(tǒng)”和“基于BCI的環(huán)境控制系統(tǒng)力，初步實(shí)驗(yàn)證明了這兩種應(yīng)用方案的可行性，展示了其潛在應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口腦電運(yùn)動(dòng)想象個(gè)性化設(shè)計(jì)特征提取模式識(shí)別樣卒熵神
5、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量機(jī)實(shí)時(shí)在線系統(tǒng)決策融合ABSTRACT．Brain-ComputerInterface(BCOisateelmology’thatusedto’realize,thecommunicationbetweenhumanthoughtsandcomputerorotherelectricinsmmaents，whichtypicallyoperatesbyEEGsignalswithoutdependingOilthebrain’snormaloutputpathwayofperipheralneT
6、Vesandmuscles．ForthosewithSOVL。I"edisabilities(e．g．，spinalcordinjury,amyotrophiclateralsclerosisorbrainstemstrokeere．)，aBCImaybetheonlyfeasiblemethodforcommunicatingwithothersandforenvironmentalcontr01．BCItechnologyishighlyvaluedbothintheoryandapplicationar
7、ea0frehabilitation．BasedOiltheknowledgeof。nationalandinternationalBCIdevelopment,thework’．forthispaperSystematically’studiedaBCIthatWaSbased．ontheleft-righthandmotorimagery．Itdiscussedbothofflineproblemsandreal—timeonlineproblems，andmadeseveralsignificantim
8、provements．。Duetosubjeetspecificity,ageneralfeatureextractionmethodisnotpossibletoacquirehighclassificationratiofromallsubjects．-Tosolvethisproblem,thepaperproposed．．threefeature-analysismethods：‘‘EEGf
