針對(duì)腦電控制假手的運(yùn)動(dòng)想象識(shí)別及其本體感覺(jué)反饋研究.pdf

1、仿生假手正是在這種情況下應(yīng)運(yùn)而生,理想的假手設(shè)計(jì)應(yīng)滿足下面兩個(gè)要求,一方面要有高效可靠的控制方式,能夠準(zhǔn)確的獲取使用者的操作意圖,并準(zhǔn)確控制假手的動(dòng)作,另一方面要能夠向人體反饋假手的位置狀態(tài)、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)及周?chē)h(huán)境信息等,讓使用者通過(guò)假手間接獲得感覺(jué)。
　　本文結(jié)合課題“針對(duì)腦電控制假手的運(yùn)動(dòng)想象識(shí)別及其本體感覺(jué)反饋研究”的要求,根據(jù)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的神經(jīng)機(jī)理,對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的采集、預(yù)處理、特征提取和模式分類等做了探討,并將其與仿

2、生假手的控制方法相結(jié)合,提出了腦電控制假手的系統(tǒng)組成及控制策略。更深入地,在研究了本體感覺(jué)反饋現(xiàn)象之后,提出將振動(dòng)誘發(fā)的運(yùn)動(dòng)幻覺(jué)作為本體感覺(jué)反饋應(yīng)用到腦電控制的假手上,通過(guò)其向使用者反饋假手的運(yùn)動(dòng)感覺(jué),實(shí)現(xiàn)仿生假手更加自然的運(yùn)動(dòng)感覺(jué)反饋。本文主要完成了下列工作,并取得了部分創(chuàng)新成果:
　　(1)對(duì)腦電控制假手的感覺(jué)反饋進(jìn)行了深入的探討,介紹了目前已應(yīng)用于假手的感覺(jué)反饋方式。結(jié)合本體感覺(jué)和肌肉神經(jīng)感知機(jī)制,闡述了經(jīng)高頻振動(dòng)誘發(fā)的運(yùn)動(dòng)

3、幻覺(jué)產(chǎn)生機(jī)理,并進(jìn)行了振動(dòng)狀態(tài)下的本體感覺(jué)反饋實(shí)驗(yàn),對(duì)運(yùn)動(dòng)幻覺(jué)的特性做了進(jìn)一步的分析。提出利用腕部運(yùn)動(dòng)幻覺(jué)作為假手本體感覺(jué)反饋應(yīng)用到腦電控制假手系統(tǒng)中。在此基礎(chǔ)上,對(duì)基于腦電信號(hào)控制的假手及其本體感覺(jué)反饋系統(tǒng)方案做了詳細(xì)的介紹。
　　(2)針對(duì)使用傳統(tǒng)EMD方法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行消噪時(shí)會(huì)導(dǎo)致某些IMF所包含的有用信號(hào)與噪聲一起被過(guò)濾掉情況,提出了一種基于EMD小波閾值消噪的方法,克服了傳統(tǒng)EMD去噪無(wú)法保留高頻成分中有用信息的缺陷。同

4、時(shí),針對(duì)腦電信號(hào)中眼電偽跡干擾的問(wèn)題,提出了一種基于二階非平穩(wěn)源的盲源分離算法來(lái)消除腦電信號(hào)中混雜的眼電偽跡,信號(hào)的預(yù)處理效果明顯。
　　(3)提出了采用模糊熵算法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取,模糊熵算法選擇指數(shù)函數(shù)作為模糊函數(shù)來(lái)度量?jī)蓚€(gè)向量的相似性,避免了近似熵及樣本熵使用二值函數(shù)方法缺乏連續(xù)性、對(duì)閾值的取值敏感、容易導(dǎo)致熵值突變的問(wèn)題。結(jié)合運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的ERD/ERS現(xiàn)象,提出利用C3、C4通道腦電信號(hào)的分段模糊熵差值作為特征向