本文關(guān)鍵詞：基于非負(fù)矩陣分解的腦電信號(hào)特征提取算法研究　出處：《燕山大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：運(yùn)動(dòng)想象腦-機(jī)接口通過(guò)檢測(cè)大腦進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象時(shí)伴隨著能量和相位變化的腦電信號(hào),進(jìn)而判斷大腦正在執(zhí)行的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)(如想象左、右手運(yùn)動(dòng))。該系統(tǒng)不依賴于大腦的神經(jīng)-肌肉通路,利用計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備對(duì)特定大腦活動(dòng)進(jìn)行分析,來(lái)向外界傳達(dá)控制命令。非負(fù)矩陣分解是一種新的模式識(shí)別方法。此方法在矩陣中所有元素均為非負(fù)的條件下對(duì)其實(shí)現(xiàn)非負(fù)分解�；诜秦�(fù)矩陣分解的運(yùn)動(dòng)想象腦電特征提取技術(shù)不但具有良好的局部表征特性和一定的稀疏性,而且能夠自動(dòng)識(shí)別有意義的腦電時(shí)頻特征。本文研究充分利用了2003年國(guó)際BCI競(jìng)賽的相關(guān)公開(kāi)數(shù)據(jù),對(duì)腦電信號(hào)的事件相關(guān)譜擾動(dòng)時(shí)頻圖和事件相關(guān)去同步/同步現(xiàn)象進(jìn)行了觀測(cè)和分析,針對(duì)單次實(shí)驗(yàn)左右手運(yùn)動(dòng)想象的三通道腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,包括:通道選擇、與運(yùn)動(dòng)想象腦電相關(guān)的腦電節(jié)律的選取及時(shí)間-頻率范圍的確定。由于提取出的特征向量的優(yōu)劣直接影響著B(niǎo)CI的分類效果,而傳統(tǒng)的時(shí)頻特征提取方法難以完整表達(dá)腦電信號(hào)中的特征信息。因此,采用小波變換和非負(fù)矩陣分解結(jié)合的方法,小波變換對(duì)存在μ節(jié)律和β節(jié)律特征頻段成分濾波獲取EEG數(shù)據(jù)的時(shí)頻表示,在對(duì)其進(jìn)行兩分量的非負(fù)矩陣分解之前,通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)向量的能量和稀疏度的計(jì)算比較,得到非負(fù)矩陣分解精確控制稀疏性的改進(jìn)算法,顯示出更好的時(shí)頻特征,再通過(guò)獨(dú)立分量分析提取空間特征。這種方法更加完整的表達(dá)了腦電信號(hào)中的時(shí)間、頻率和空間特征,為分類識(shí)別提供更優(yōu)的特征向量。本文采用了支持向量機(jī)分類方法對(duì)提取的特征加以識(shí)別,采用遺傳算法來(lái)確定懲罰因子C和核參數(shù)σ的值,實(shí)現(xiàn)了參數(shù)C和σ的尋優(yōu)選擇,優(yōu)化了以徑向基核函數(shù)為模型的SVM分類器的性能。最后,運(yùn)動(dòng)想象數(shù)據(jù)的分類結(jié)果與BCI競(jìng)賽冠軍結(jié)果比較有所提高,驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)方法的可行性及有效性。
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1335516