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文檔簡介
1、運(yùn)動(dòng)觀察作為人腦的一種認(rèn)知活動(dòng),對運(yùn)動(dòng)觀察過程中腦電(Electroencephalogram,EEG)信號的研究,有利于對人腦工作機(jī)制的探索。而且通過對不同運(yùn)動(dòng)觀察過程EEG的特征提取與識別,在軍事偵查、目標(biāo)追蹤中也有很大的應(yīng)用價(jià)值,也為腦-機(jī)接口系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供一種新的思路。
然而在運(yùn)動(dòng)觀察過程中,由于大腦沒有主動(dòng)的思維任務(wù)參與,無法通過EEG直接確定是否處于有效運(yùn)動(dòng)觀察狀態(tài),且與運(yùn)動(dòng)想象、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位相比,運(yùn)動(dòng)觀察過程的
2、腦電信號幅值更弱,更加難以獲取。
本文以實(shí)現(xiàn)觀察小車左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)過程的腦電信號特征解析與識別為目的,首先采用SMI眼動(dòng)儀和Neuroscan腦電設(shè)備同步采集信號,設(shè)計(jì)了觀察小車左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)兩種狀態(tài)的實(shí)驗(yàn)范式,利用眼動(dòng)軌跡信號分析來確定有效運(yùn)動(dòng)觀察任務(wù)。從時(shí)頻角度分析有效運(yùn)動(dòng)觀察過程的激活腦區(qū)和不同頻段能量譜分布,確定特征明顯頻段。由于人腦在認(rèn)知活動(dòng)中,其神經(jīng)元之間存在有向信息的交互,進(jìn)一步采用能夠描述不同腦區(qū)間信息流向的因果網(wǎng)絡(luò)分
3、析方法,通過分析運(yùn)動(dòng)觀察過程中因果網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)測度,找到其差異性,并對差異性明顯的網(wǎng)絡(luò)測度進(jìn)行分類。最后,利用CSP和SVM算法對運(yùn)動(dòng)觀察EEG特征進(jìn)行識別。主要研究內(nèi)容如下:
?。?)針對運(yùn)動(dòng)觀察EEG高度非平穩(wěn)低信噪比的特點(diǎn),以研究獲取運(yùn)動(dòng)觀察過程中腦電特征明顯頻段作為切入點(diǎn),對有效任務(wù)的EEG進(jìn)行預(yù)處理,提高EEG信噪比;然后,對不同頻段EEG進(jìn)行腦地形圖分析,定位激活腦區(qū)、確定關(guān)鍵通道;最后,運(yùn)用 WPT和功率譜融合的方法
4、,分析關(guān)鍵通道 EEG在不同頻段范圍內(nèi)的能量譜分布,確定特征明顯頻段。結(jié)果顯示:特征明顯頻段為0.49-0.98Hz。
?。?)基于不同腦區(qū)間存在信息流,采用因果網(wǎng)絡(luò)測度差異性分析的方法研究運(yùn)動(dòng)觀察信號特征,利用GC、DTF、PDC三種分析方法對不同頻段EEG進(jìn)行因果網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。通過分析不同閾值下因果網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度和全局效率,選擇合適的閾值,并分析網(wǎng)絡(luò)測度(包括度、聚類系數(shù)、全局效率)的差異性。結(jié)果表明,在0-4Hz上,GC值的聚
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