基于神經(jīng)網(wǎng)絡的EEG信號分類方法研究.pdf

1、EEG信號是研究腦活動的一種重要的信息來源，基于EEG信號的人與計算機的通信成為一種新的人機接口方式。研究發(fā)現(xiàn)，當人們打算進行某種行為的時候，大腦中會產(chǎn)生相應的生理電信號，而正是這些相應的生理電信號反應了人們的意圖，并通過神經(jīng)系統(tǒng)控制肌肉來實現(xiàn)人們的意圖。本文首先介紹了EEG信號的研究背景和發(fā)展現(xiàn)狀，然后簡要說明了EEG信號的獲取，討論了目前分析EEG信號所使用的一些流行方法。重點討論了EEG信號分類方法。最后，本文詳細介紹了試驗：基于

2、神經(jīng)網(wǎng)絡的二到五種思維狀態(tài)下的EEG信號分類方法，通過時域回歸方法對EEG信號進行去噪預處理，然后對不同心理作業(yè)的思維EEG信號運用6階AR參數(shù)模型法提取腦電特征作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，用Matlab7.0進行仿真，實驗表明，本文方法可以達到很好的分類效果。最后對2002年BCIII的數(shù)據(jù)用本文所示的方法進行了測試，也達到很好的分類效果。 本文主要對以下幾個問題做了研究和討論：通過時域回歸方法對EEG信號進行降噪。然后對處理后的EE