基于多種運(yùn)動(dòng)想象組合的腦電控制電動(dòng)輪椅方法研究.pdf

1、腦電(Electroencephalogram,EEG)信號(hào)蘊(yùn)含了意念控制的有用信息,在生物醫(yī)學(xué)工程、人工智能和神經(jīng)工程學(xué)等方面均有廣泛的研究與潛在應(yīng)用前景?；谀X電信號(hào)的腦機(jī)接口(Brain Computer Interface,BCI)技術(shù),把腦電信號(hào)轉(zhuǎn)化為對(duì)外界的控制信號(hào),實(shí)現(xiàn)了人腦控制信息與計(jì)算機(jī)等外設(shè)間的交換。因此可以通過對(duì)腦電信號(hào)的分析獲取人的動(dòng)作意愿,從而控制助殘裝置。腦機(jī)接口技術(shù)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)課題之一。<

2、br>　　本文在國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61172134)的支持下,研究了腦電信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、模式分類的方法,探討了多模式分層控制的腦機(jī)接口智能輪椅的實(shí)現(xiàn)方法。本文研究工作的主要成果及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)在腦電信號(hào)預(yù)處理階段:采用雙樹復(fù)小波變換和 RADICAL算法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理。首先用雙樹復(fù)小波變換進(jìn)行消噪,采用的是分層復(fù)閾值函數(shù)處理,并且對(duì)比了雙樹復(fù)小波變換與小波變換方法對(duì)腦電信號(hào)的消噪效果。然后經(jīng)過RADIC

3、AL算法盲源分離,實(shí)驗(yàn)表明RADICAL算法能成功得到去除偽跡后的腦電信號(hào),驗(yàn)證了RADICAL算法在腦電信號(hào)盲源分離中的有效性?；陔p樹復(fù)小波變換和 RADICAL算法的預(yù)處理消噪為腦電信號(hào)后續(xù)的特征提取創(chuàng)造了良好的條件。
　　(2)在特征提取方面:提出了基于關(guān)聯(lián)維數(shù)的腦電信號(hào)特征提取方法,介紹了嵌入維數(shù)的選取過程。然后提出了基于模糊化符號(hào)復(fù)雜度的腦電信號(hào)特征提取方法,并且比較了基于模糊化符號(hào)復(fù)雜度和二值化 Lempel-Ziv

4、復(fù)雜度這兩種腦電信號(hào)特征提取方法。通過實(shí)驗(yàn)證明了模糊化符號(hào)復(fù)雜度能很好的表征腦電信號(hào)特征變化,可以用于腦電信號(hào)的特征提取。
　　(3)在模式分類方面:首先對(duì)基于關(guān)聯(lián)維數(shù)和基于模糊化符合復(fù)雜度兩種特征提取方法的模式識(shí)別結(jié)果進(jìn)行了分析,尋找合適的分類器提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。介紹了多模式分層控制方法,利用EEG關(guān)聯(lián)維數(shù)的差異識(shí)別出睜眼和閉眼這兩種狀態(tài)來作為選擇控制模式,ERD/ERS方法識(shí)別出兩類腦電運(yùn)動(dòng)想象任務(wù),組合成四類不同模式,另外加

5、上安靜閉眼(即沒有運(yùn)動(dòng)想象)時(shí)這一模式。共用安靜閉眼、閉眼運(yùn)動(dòng)想象左手、閉眼運(yùn)動(dòng)想象右手、睜眼運(yùn)動(dòng)想象左手、睜眼運(yùn)動(dòng)想象右手五種模式。步驟是:先根據(jù)EEG關(guān)聯(lián)維數(shù)的差異,EEG關(guān)聯(lián)維數(shù)最小的為安靜閉眼,閉眼的兩類腦電運(yùn)動(dòng)想象EEG關(guān)聯(lián)維數(shù)比安靜閉眼大,睜眼的兩類腦電運(yùn)動(dòng)想象EEG關(guān)聯(lián)維數(shù)比閉眼的兩類腦電運(yùn)動(dòng)想象的要大。再根據(jù)模糊化符號(hào)復(fù)雜度來識(shí)別出兩類腦電運(yùn)動(dòng)想象中想象左手還是右手的意識(shí)任務(wù)。最后選擇出關(guān)聯(lián)維數(shù)和模糊化符合復(fù)雜度的聯(lián)合特

6、征向量,利用支持向量機(jī)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行有效分類識(shí)別,5種模式下腦電信號(hào)識(shí)別結(jié)果的平均分類正確率約為69％。
　　(4)針對(duì)基于腦電信號(hào)的電動(dòng)輪椅控制平臺(tái)提出了總體控制方案,介紹了腦機(jī)接口系統(tǒng)設(shè)計(jì)。然后重點(diǎn)描述了基于單片機(jī)的電動(dòng)輪椅控制實(shí)現(xiàn)。最后研究了腦電信號(hào)控制電動(dòng)輪椅的命令傳輸實(shí)現(xiàn)。多模式分層控制的腦機(jī)接口智能輪椅的運(yùn)動(dòng)模式的分類就是根據(jù)腦電信號(hào)的特征,來判別使用者希望執(zhí)行的指令,結(jié)合輪椅當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),實(shí)現(xiàn)速度和方向的控制。所用