基于運(yùn)動想象（Motor imagery,MI）腦電（Electroencephalograph,EEG）的腦機(jī)接口（Brain-computer interaction,BCI）可以用于代替原有的或重建喪失的中樞神經(jīng)系統(tǒng)輸出。神經(jīng)反饋的初衷和技術(shù)與BCI類似,腦電是神經(jīng)反饋中最便捷的神經(jīng)生理信號,對于腦電信號處理方法的研究可以加速神經(jīng)反饋技術(shù)的發(fā)展。本文主要以運(yùn)動想象腦電信號為研究對象,對少通道腦電的預(yù)處理、特征提取和分類進(jìn)行了研究,并初步搭建、測試了在線神經(jīng)反饋系統(tǒng)。論文主要從以下幾個方面展開研究,并取得了相應(yīng)的研究成果:（1）初步設(shè)計了一款腦電音樂播放器,用戶可以根據(jù)想象不同的肢體運(yùn)動產(chǎn)生的腦電來控制音樂的播放,播放器也可以通過采集、分析用戶不同情緒下產(chǎn)生的腦電來自動播放相應(yīng)類型的音樂,以實時調(diào)節(jié)用戶的心情,本設(shè)計增強(qiáng)了音樂播放器的智能化程度和根據(jù)腦電實現(xiàn)對用戶情緒的自適應(yīng)反饋、調(diào)節(jié)功能。（2）針對少通道在線腦電直接運(yùn)用獨(dú)立成分分析時存在的輸入通道不足以及偽跡的自動識別問題,提出采用延時數(shù)據(jù)提取窗口的方法來對少通道腦電進(jìn)行擴(kuò)維,并將擴(kuò)維后的多通道腦電信號直接作為Fastica的輸... 

【文章來源】：昆明理工大學(xué)云南省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 運(yùn)動想象腦機(jī)接口的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 運(yùn)動想象腦機(jī)接口存在的問題
    1.3 論文研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 運(yùn)動想象腦電信號的研究基礎(chǔ)及采集
    2.1 大腦的結(jié)構(gòu)和功能區(qū)
    2.2 腦電信號的基礎(chǔ)知識
        2.2.1 腦電的起源及特點(diǎn)
        2.2.2 腦電信號的分類
    2.3 事件相關(guān)同步/去同步化現(xiàn)象
    2.4 運(yùn)動想象腦電信號的采集
第三章 運(yùn)動想象腦電的處理算法研究與分析
    3.1 引言
    3.2 運(yùn)動想象腦電的預(yù)處理
    3.3 運(yùn)動想象腦電的特征提取
        3.3.1 常見的特征提取方法
        3.3.2 希爾伯特黃變換
        3.3.3 相位同步鎖相值特征
        3.3.4 AR模型
        3.3.5 改進(jìn)的共同空間模式
    3.4 運(yùn)動想象腦電的分類算法
        3.4.1 SVM的基本原理
        3.4.3 核函數(shù)
    3.5 實驗結(jié)果及對比分析
    3.6 運(yùn)動想象腦機(jī)接口的應(yīng)用
    3.7 本章小結(jié)
第四章 基于少通道左右手運(yùn)動想象腦電的識別研究
    4.1 引言
    4.2 實驗范式
        4.2.1 被試
        4.2.2 實驗設(shè)計
    4.3 腦電信號采集及處理
        4.3.1 數(shù)據(jù)采集
        4.3.2 腦電信號的處理
    4.4 實驗結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于運(yùn)動想象腦電的在線神經(jīng)反饋系統(tǒng)研究
    5.1 引言
    5.2 訓(xùn)練系統(tǒng)方案設(shè)計
        5.2.1 實驗方案
        5.2.2 在線訓(xùn)練系統(tǒng)組成
    5.3 運(yùn)動想象腦電信號處理
        5.3.1 信號提取
        5.3.2 預(yù)處理
        5.3.3 特征提取
    5.4 實時在線控制測試
    5.5 實驗結(jié)果分析
        5.5.1 實驗過程分析
        5.5.2 在線測試結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄A 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文、申請的專利和軟著
附錄B 攻讀學(xué)位期間參與完成的科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)CSP算法的運(yùn)動想象腦電信號分類方法[J]. 馬滿振,郭理彬,蘇奎峰.  計算機(jī)與現(xiàn)代化. 2017(11)
[2]五種SVM參數(shù)尋優(yōu)識別運(yùn)動想象腦電比較研究[J]. 李松,伏云發(fā),陳健,張建平.  傳感器與微系統(tǒng). 2017(04)
[3]基于左右手運(yùn)動想象單通道腦電信號的預(yù)處理研究[J]. 李松,伏云發(fā),楊秋紅,劉傳偉,孫會文.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2016(05)
[4]多類運(yùn)動想象腦電信號特征提取與分類[J]. 段鎖林,尚允坤,潘禮正.  計算機(jī)測量與控制. 2016(02)
[5]基于HHT運(yùn)動想象腦電模式識別研究[J]. 孫會文,伏云發(fā),熊馨,楊俊,劉傳偉,余正濤.  自動化學(xué)報. 2015(09)
[6]腦機(jī)接口中基于ICA-RLS的EOG偽跡自動去除[J]. 楊幫華,章云元,何亮飛,李華榮,王倩.  儀器儀表學(xué)報. 2015(03)
[7]基于ICA和相關(guān)性分析的腦電信號眨眼偽跡去除[J]. 趙欣欣,孔萬增.  杭州電子科技大學(xué)學(xué)報. 2013(01)
[8]基于多類運(yùn)動想象任務(wù)的腦電信號分類研究[J]. 劉沖,王宏,趙海濱,顏世玉.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2012(06)
[9]多模態(tài)腦機(jī)接口游戲系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[J]. 張瑞,李遠(yuǎn)清.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2012(22)
[10]基于腦電運(yùn)動速度想象的單次識別研究[J]. 伏云發(fā),徐保磊,裴立力,李洪誼.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2011(04)

碩士論文
[1]基于OVR-CSP和互相關(guān)的運(yùn)動想象腦機(jī)接口研究[D]. 康嘉輝.西安電子科技大學(xué) 2015
[2]運(yùn)動想象腦電信號的特征提取算法的研究[D]. 王恒.濟(jì)南大學(xué) 2015
[3]運(yùn)動想象腦電信號特征提取研究[D]. 貢平.重慶大學(xué) 2014
[4]運(yùn)動想象腦電信號的識別方法及應(yīng)用[D]. 劉凈瑜.北京工業(yè)大學(xué) 2009
[5]腦電圖數(shù)據(jù)中α波功率譜分布特性的研究[D]. 侯曉玲.大連交通大學(xué) 2008



本文編號：3183137