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基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的棧式稀疏自編碼器的眼電偽跡去除模型

發(fā)布時(shí)間:2020-05-19 12:28
【摘要】:近年來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)迅速發(fā)展,其在圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本論文將深度學(xué)習(xí)運(yùn)用到腦電信號(hào)處理中,利用自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的棧式稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行腦電信號(hào)降噪。腦電記錄易受到眼電等偽跡影響。去除眼電偽跡是腦電信號(hào)處理的關(guān)鍵步驟。本論文使用自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的棧式稀疏自編碼器去除腦電信號(hào)中的眼電偽跡,在模型訓(xùn)練完后可以通過(guò)模型快速且自動(dòng)地去除眼電偽跡。本文工作分為三部分。首先,利用模糊c均值聚類方法對(duì)采集到的腦電信號(hào)進(jìn)行分類,區(qū)分受眼電偽跡強(qiáng)的時(shí)段和受眼電偽跡弱的時(shí)段,劃分模型的訓(xùn)練集和測(cè)試集。接著,對(duì)自編碼網(wǎng)絡(luò)引入稀疏化和堆疊操作構(gòu)成棧式稀疏自編碼網(wǎng)絡(luò),并使用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)連接參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,獲得合適的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)組合,加快網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂速度。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型在測(cè)試中可以達(dá)到移除眼電偽跡的效果。最后,將所提出的方法與小波變換、獨(dú)立成分分析(ICA)、主成分分析(PCA)和淺層網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法在腦電信號(hào)重建和眼電偽跡去除都具有最好表現(xiàn)——對(duì)于含有眼電偽跡的腦電信號(hào)段,該方法能夠有效地去除眼電偽跡,對(duì)于不含眼電偽跡的腦電信號(hào)段,該方法能較好地保留波形的原始細(xì)節(jié),而且在不同腦電測(cè)試者之間該方法具有良好的泛化能力。
【圖文】:

示意圖,示意圖,參考電極,腦電信號(hào)


浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文邐腦電信號(hào)的采集與預(yù)處理逡逑采用國(guó)際腦電圖學(xué)會(huì)規(guī)定的10-20系統(tǒng)電極,圖2-1為本實(shí)驗(yàn)用于采集腦電數(shù)據(jù)逡逑的64導(dǎo)電極分布圖。數(shù)據(jù)懫樣率為2048Hz。逡逑y^-川邋.AFZ逡逑/邋-邋P3邋.F1邋.Fr邋.F2邋V逡逑*FC5邋#FC3邋.FC1邋#FC,邋.FC2邋.PC4邋*FC^T8逡逑十邋?C5邋-C3邋*C1邋?C7邋*C2邋*C4邋*C6邋I邋(T8逡逑*CPS邋^邐<f>:邋<P2邋^邋-CP/^pe逡逑\邋-PS邋-P3邋*P1邐*P2邋*P4逡逑*P03邐#Pl°逡逑?邋Iz逡逑圖2-1邐64導(dǎo)電極位置示意圖逡逑在腦電信號(hào)的采集過(guò)程中記錄了眼電信號(hào),將兩個(gè)額外電極放置在左右太陽(yáng)逡逑穴處記錄實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的雙眼外側(cè)水平眼電,兩個(gè)電極間的差值是水平眼電信號(hào)逡逑(右側(cè)減去左側(cè))。另外兩個(gè)電極放置在右眼上方和下方記錄右眼上下垂直眼電,逡逑兩個(gè)電極間的差值是垂直眼電信號(hào)(上部減去下部)。逡逑另外,將兩個(gè)額外電極放置在左右乳突上作為參考電極,取它們的平均值作逡逑為腦電信號(hào)的參考信號(hào)。參考電極理論上應(yīng)該放置在大腦相對(duì)零點(diǎn)的電極位置,逡逑即與采集腦電數(shù)據(jù)電極的位置距離無(wú)窮遠(yuǎn)處。但在實(shí)際實(shí)驗(yàn)中,若將參考電極放逡逑置在身體軀干或四肢上

分解圖,腦電,小波分解,腦電信號(hào)


帶和整個(gè)信號(hào)的小波熵。腦電信號(hào)與眼電偽跡在頻域上的能量分布有明顯區(qū)別。逡逑相比于腦電信號(hào),眼電信號(hào)在各個(gè)頻段能量分布差異較大,眼電信號(hào)在高頻段的逡逑能量明顯小于低頻段。圖3-1為受眼電偽跡干擾弱的腦電信號(hào)和垂直眼電信號(hào)的逡逑5層小波變換分解圖。從中可以看出,,眼電信號(hào)的低頻段幅值明顯高于高頻段幅逡逑值,高低頻能量差異明顯大于腦電信號(hào)片段。本研究選用db5母小波,對(duì)信號(hào)片逡逑段進(jìn)行5級(jí)離散小波分解,然后計(jì)算每個(gè)信號(hào)片段的小波熵。通過(guò)計(jì)算,受眼電逡逑偽跡干擾強(qiáng)的腦電信號(hào)的小波熵明顯低于受眼電偽跡干擾弱的腦電信號(hào),可以作逡逑為一個(gè)聚類的特征值。該特征值不僅不依賴于眼電參考信號(hào),而且有較好的聚類逡逑效果。逡逑20邋邐>邐'邐'邐1邐n邐500邋邐1邐.邐.邐1邐i-i逡逑<邋0邋:邐邐邐.一^——邐■—¥邋0邋=邐逡逑-20邋邐1邐1邐1邐1邐^邐-500邋邐1邐1邐1邐1邐^逡逑0邐50邐100邐150邐200邐250邐0邐50邐100邐150邐200邐250逡逑5邐邐邐'邐—'邐1邐-z ̄n邋200邋邐■邐1邐■邐邐邐rj逡逑q邐——
【學(xué)位授予單位】:浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號(hào)】:R318;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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6 葛繼科;邱玉輝;吳春明;蒲國(guó)林;;遺傳算法研究綜述[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2008年10期

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本文編號(hào):2670890

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