發(fā)布時(shí)間：2018-07-01 20:19

  本文選題：頭皮腦電 + 時(shí)頻分析�。� 參考：《杭州電子科技大學(xué)》2012年碩士論文

【摘要】：頭皮腦電(Electroencephalography, EEG)由于其無創(chuàng)性、易采集以及較好的時(shí)間分辨率，在神經(jīng)信息工程的研究中，尤其是最近被廣泛關(guān)注的腦機(jī)接口應(yīng)用中，有著不可替代的作用。但EEG信號(hào)的空間分辨率較低，且具有非平穩(wěn)和非線性的特性，因此尋求一種能較好刻畫頭皮腦電特征，并最終實(shí)現(xiàn)其模式識(shí)別應(yīng)用的方法，受到了越來越多的關(guān)注。 本文首先針對(duì)基于腦電的疲勞狀態(tài)識(shí)別和預(yù)警問題，設(shè)計(jì)了促疲勞實(shí)驗(yàn)以及疲勞評(píng)價(jià)量表，采集了非疲勞、一般疲勞以及嚴(yán)重疲勞狀態(tài)的頭皮腦電信號(hào)，采用希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform, HHT)時(shí)頻分析方法得到其邊際譜能量，給出了疲勞指數(shù)的定義和實(shí)現(xiàn)，最后獲得了本文方法所對(duì)應(yīng)的特征分布。與短時(shí)傅里葉變換(Short-time Fourier Transform，STFT)以及小波變換(Wavelet Transform, WT)相比，，HHT方法具有更好的時(shí)頻分辨率；且經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)過程，對(duì)于非平穩(wěn)的腦電信號(hào)而言，更具有一種自適應(yīng)能力。 隨后本文針對(duì)MIT-BIH生理信息庫中的睡眠腦電數(shù)據(jù)，研究時(shí)頻分析方法在睡眠腦電自動(dòng)分期中的應(yīng)用。考慮到傳統(tǒng)HHT在進(jìn)行EMD分解時(shí)，內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF)并不能滿足單一組分模態(tài)的要求，因此本文提出將HHT時(shí)頻分析方法與小波包變換(Wavelet Package Transform, WPT)相結(jié)合，應(yīng)用于睡眠腦電的分期識(shí)別上。小波包變換將改善EMD分解時(shí)對(duì)信號(hào)頻率“窄帶”的要求，利用高低頻的頻帶細(xì)分以及瞬時(shí)能量計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對(duì)睡眠腦電的自動(dòng)客觀評(píng)測(cè)，分期平均正確率達(dá)到了87.37%，比未改進(jìn)前的HHT方法有了較大提高。 最后考慮到腦機(jī)接口技術(shù)的廣泛關(guān)注，本文以國際腦機(jī)接口競(jìng)賽中的運(yùn)動(dòng)想象腦電模式識(shí)別為具體應(yīng)用，在采用小波包和HHT時(shí)頻分析方法提取事件相關(guān)去同步(Event-relatedDesynchronization, ERD)以及事件相關(guān)同步(Event-related Synchronization, ERS)特征基礎(chǔ)上，本文提出采用一定的IMF權(quán)值優(yōu)化和篩選規(guī)則，有效降低了特征提取時(shí)的高維數(shù)，以及低相關(guān)IMF對(duì)識(shí)別性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)后的方法在識(shí)別ERD/ERS現(xiàn)象的準(zhǔn)確性和快速性方面，有了一定的提高。
[Abstract]:Electroencephalography (EEG) plays an irreplaceable role in the research of neural information engineering, especially in the application of brain-computer interface (BCI), because of its noninvasive, easy acquisition and good time resolution. However, the spatial resolution of EEG signal is low, and it is non-stationary and nonlinear. Therefore, more and more attention has been paid to finding a method that can describe the scalp electroencephalogram and finally realize the application of EEG pattern recognition. First of all, aiming at the problem of fatigue state recognition and warning based on EEG, a fatigue promoting test and fatigue evaluation scale are designed, and scalp EEG signals of non-fatigue, general fatigue and severe fatigue state are collected. The marginal spectral energy is obtained by using Hilbert-Huang transform (HHT) time-frequency analysis method, and the definition and implementation of fatigue exponent are given. Finally, the characteristic distribution corresponding to this method is obtained. Compared with Short-time Fourier transform (STFT) and Wavelet transform (WT), HHT method has better time-frequency resolution, and empirical Mode decomposition (EMD) process is more adaptive for non-stationary EEG signals. Then, according to the sleep EEG data in MIT-BIH physiological information base, the application of time-frequency analysis method in sleep EEG automatic staging is studied. Considering that the intrinsic mode function (intrinsic mode) can not satisfy the requirement of single component mode when the traditional (intrinsic mode is decomposed, this paper proposes a new time-frequency analysis method combining with wavelet package transform (WPT). It is applied to the stage recognition of sleep EEG. Wavelet packet transform will improve the requirement of "narrow band" of signal frequency when EMD is decomposed. By using frequency subdivision of high and low frequency and calculation of instantaneous energy, automatic and objective evaluation of sleep EEG can be realized. The average accuracy of stage is 87.37, which is higher than that of HHT method. Finally, considering the extensive concern of brain-computer interface technology, this paper takes the sport imagination EEG pattern recognition in the international brain-computer interface competition as the concrete application. On the basis of extracting Event-related synchronization (ERD) and Event-related synchronization (ERS) features by wavelet packet and HHT time-frequency analysis, this paper proposes to adopt certain IMF weight optimization and screening rules to effectively reduce the high dimension of feature extraction. And the influence of low correlation IMF on recognition performance. The experimental results show that the improved method can improve the accuracy and rapidity of identifying ERD / ERS phenomenon.
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TP334.7;TP391.41

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本文編號(hào)：2089042