基于小波變換的腦機(jī)接口技術(shù).pdf

1、腦－計(jì)算機(jī)接口（BCI）技術(shù)是不依賴于正常腦外周神經(jīng)和肌肉的響應(yīng)通道的人腦與計(jì)算機(jī)交流和控制通道。腦機(jī)接口的一個(gè)重要用途是為那些思維正常但存在嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)障礙的患者提供語(yǔ)言交流和環(huán)境控制途徑，提高其生存質(zhì)量。腦機(jī)接口技術(shù)在工業(yè)、航空、軍事等領(lǐng)域也有潛在的實(shí)用價(jià)值。 本文研究了采用小波變換提取強(qiáng)噪聲背景下慢皮層電位SCP的方法。根據(jù)SCP信號(hào)及背景噪聲不同的時(shí)頻分布特征，設(shè)計(jì)了小波時(shí)頻濾波器，結(jié)合少次的累加平均，有效地提高信噪比。模式

2、識(shí)別部分是腦機(jī)接口的系統(tǒng)的核心部分也是本論文的主要內(nèi)容，其中包括特征提取和分類兩部分。本文提出了三種特征提取方法：①基于小波變換的特征向量提取；②基于AR模型的特征向量提取；③基于K-L變換的特征向量提??；并對(duì)三種方法作了比較，同時(shí)，采用線性判別法fisher準(zhǔn)則分別對(duì)以上三種特征向量進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)表明，采用小波變換法所得到的的特征向量結(jié)合基于fisher線性判別準(zhǔn)則的識(shí)別方法來(lái)識(shí)別皮層慢電位，產(chǎn)生腦機(jī)接口的控制信號(hào)，相對(duì)其它幾種特征提