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1、腦-機(jī)接口系統(tǒng)是不依賴肌肉組織,直接在腦和外部設(shè)備之間建立的通訊和控制通道,在頭皮處測(cè)量得到的腦電信號(hào),可以通過一系列的處理方式從中解析出被試者當(dāng)前的思維狀態(tài),這是一種全新的交互方式,可以用于醫(yī)療,軍事,娛樂等各個(gè)領(lǐng)域,在過去的幾十年里獲得了蓬勃的發(fā)展。本文對(duì)左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行研究,從信號(hào)處理算法的角度討論實(shí)用性腦-機(jī)接口系統(tǒng)需解決的關(guān)鍵問題并提出解決方案。
因?yàn)槟X電信號(hào)十分微弱,其中還混雜著各種偽跡干擾,不利于后續(xù)的
2、研究。本文基于獨(dú)立分量分析的分解結(jié)果,計(jì)算每個(gè)獨(dú)立分量的時(shí)間,空間特征,通過期望最大化算法計(jì)算偽跡相關(guān)分量和腦電信號(hào)分量?jī)深愄卣鞯姆诸愰撝?,自?dòng)識(shí)別并去除偽跡成分。對(duì)于去偽跡前后的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào),通過觀察其中的“事件相關(guān)去同步/事件相關(guān)同步”現(xiàn)象,證實(shí)了算法可以突出與所研究問題相關(guān)的信號(hào)特征,解決以往的手動(dòng)挑選偽跡相關(guān)分量為腦電信號(hào)去偽跡預(yù)處理帶來不便的問題。
對(duì)腦電信號(hào)的模式識(shí)別是腦-機(jī)接口系統(tǒng)處理算法的核心部分,這部分包
3、括的主要內(nèi)容是腦電信號(hào)的特征提取和分類。本文利用能最大化兩類腦電信號(hào)差異的共同空間模式算法來提取兩類,三類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征,利用樸素貝葉斯分類器,支持向量機(jī),線性判別分析等方法對(duì)特征在同步情形下進(jìn)行分類,給出分類正確率的比較;并針對(duì)實(shí)際應(yīng)用的情況,給出異步情形下的信號(hào)處理方法和結(jié)果的評(píng)價(jià)指標(biāo):任務(wù)檢測(cè)的靈敏度,誤報(bào)率和有任務(wù)情況下兩類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的分類正確率。
針對(duì)腦電信號(hào)非平穩(wěn)變化的特點(diǎn),基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想,提出利
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