基于運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的分類研究.pdf

1、腦-機(jī)接口（Brain Computer Interface, BCI）作為國內(nèi)外研究的熱門學(xué)科，涉及腦科學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)、智能信息處理等多個(gè)領(lǐng)域，不需要依賴人體正常的運(yùn)動(dòng)機(jī)能，力求在人類大腦和生存環(huán)境中電氣類設(shè)備之間搭建一種相互交流信息的新手段。
　　本文主要研究基于運(yùn)動(dòng)想象腦電（Electroencephalogram, EEG）信號(hào)的腦-機(jī)接口系統(tǒng)，針對(duì)運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)同步與去同步的特征，研究了腦電信號(hào)的預(yù)處理、特征提取和特征分類，

2、并設(shè)計(jì)了基于運(yùn)動(dòng)想象的實(shí)時(shí)BCI系統(tǒng)。提出了將小波包分解(WPD)和共空間模式（CSP）相結(jié)合的特征提取算法，WPD-CSP算法是首先使用小波包變換對(duì)原始信號(hào)各個(gè)通道數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，選取與運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)的小波系數(shù)，然后在小波系數(shù)域使用CSP算法進(jìn)行特征提取，從而由于引入了腦電信號(hào)的頻域特性，CSP算法投影矩陣適應(yīng)性更好；結(jié)合“一對(duì)多”和“一對(duì)一”支持向量機(jī)分類器結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了全新的雙層支持向量機(jī)分類器，與傳統(tǒng)的單層分類器相比，分類結(jié)果得到了很