基于P300的腦機(jī)接口的數(shù)學(xué)模型與算法研究.pdf

1、腦機(jī)接口(BCI)是一個(gè)系統(tǒng)，允許用戶僅通過(guò)大腦活動(dòng)與外界環(huán)境進(jìn)行通信，而無(wú)需使用肌肉輸出通道.多年以來(lái)，BCI的理論和方法一直在發(fā)展.目前，BCI已成為熱門的研究項(xiàng)目，但還有很多目標(biāo)需要實(shí)現(xiàn)，以改進(jìn)傳統(tǒng)的腦機(jī)接口系統(tǒng)的性能.本文研究基于P300腦機(jī)接口的數(shù)學(xué)模型與算法，主要目的是尋找和定義最能體現(xiàn)P300特征的數(shù)量指標(biāo)（特征提?。缓髽?gòu)建適當(dāng)?shù)姆诸愃惴?，使得P300腦電信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率盡可能高.全文共分為六章:
　　第一章主要

2、介紹了BCI的相關(guān)背景知識(shí)，包括BCI內(nèi)涵簡(jiǎn)介、研究意義、應(yīng)用技術(shù).另外，對(duì)P300電位進(jìn)行了說(shuō)明和文章所用數(shù)據(jù)說(shuō)明.
　　第二章探索數(shù)據(jù)處理算法，并應(yīng)用于一套試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)試算法效果.
　　第三章介紹了幾種簡(jiǎn)單的分類算法，為后文探索更好的分類方法奠定基礎(chǔ).
　　第四章對(duì)文中主要的分類方法——支持向量機(jī)分類進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并測(cè)試分類效果.
　　第五章用小波變換法對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，并測(cè)試對(duì)應(yīng)的分類效果.