發(fā)布時間：2017-04-07 15:00

  本文關(guān)鍵詞：基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位和錯誤相關(guān)負電位的腦機接口系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口技術(shù)(Brain-Computer Interfaces,BCI)是一種不依賴于肌肉組織和外周神經(jīng)系統(tǒng),通過不間斷的監(jiān)控大腦活動中與用戶意圖相關(guān)的特定模式來完成與外部的交流,實現(xiàn)了人直接使用思維去控制外部設(shè)備的一種全新人機交互技術(shù)。腦機接口技術(shù)涉及生理學、神經(jīng)科學、信號處理和控制理論等多個學科,是一門綜合性技術(shù),隨著科技的發(fā)展,腦機接口技術(shù)將在醫(yī)療康復(fù)、生活娛樂、軍事行動等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。由于腦電信號的微弱性、隨機性等特點,對非侵入式腦機接口記錄到的腦電信號進行處理與識別顯得非常復(fù)雜和困難。為了解決這個問題,本文設(shè)計了基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)的腦機接口系統(tǒng),并對時頻分析方法在SSVEP頻率提取中的應(yīng)用進行了研究,同時對腦機接口中錯誤指令誘發(fā)的錯誤相關(guān)負電位(Error Related Negativity,ERN)進行了分析,提出一種新的ERN特征提取算法,主要工作如下:SSVEP信號的頻率分布和誘發(fā)的視覺刺激頻率有直接關(guān)聯(lián),本文設(shè)計了一個基于多頻率刺激源誘發(fā)SSVEP的腦機接口系統(tǒng),首先對采集到的腦電信號進行預(yù)處理、空間濾波、時頻變換、頻率提取四個步驟的處理,其次對基于平滑偽Wigner-Ville分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)的時頻分析方法在SSVEP中的應(yīng)用進行了多方面的分析并與其他常用的頻率提取算法進行比較。實驗結(jié)果表明SPWVD時頻分析方法在處理非平穩(wěn)腦電信號時具有獨特的優(yōu)點,雖然在短時間窗口下,SPWVD時頻分析方法的分類準確率和信息傳輸率低于其他方法,但是這種方法對時間窗的長度更加敏感,在長時間窗下,時頻聯(lián)合分布更能反映信號的特點。隨著時間窗的不斷增加其效果提升明顯,在2.5秒時間窗下SPWVD時頻分析方法的分類準確率和信息傳輸率就已超過其他常用方法。然而腦機接口系統(tǒng)始終不可避免的會出現(xiàn)錯誤識別及錯誤指令輸出情況,這是限制腦機接口推廣與應(yīng)用的主要原因。由于ERN只存在于錯誤監(jiān)測過程之中,而和執(zhí)行的具體任務(wù)相關(guān)性不強,因此其可以融入在其他模式的腦機接口中,通過對腦電信號的二次檢測來判斷系統(tǒng)的識別和輸出是否正確,從而對錯誤的識別進行糾正,可以有效提高腦機接口的可靠性。針對單次ERN檢測困難、多通道數(shù)據(jù)易引起過擬合問題,本文提出了一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將多通道的時域、頻域和空間域特征進行兩次降維的方法,使這三種特征在互相補充與完善的同時避免了維度災(zāi)難,并且使用了受試者操作曲線(Receiver Operating characteristic Curves,ROC)和曲線下面積(Area Under ROC,AUC)定性與定量的分析該方法的特點。雖然ERN信號受到個體差異性的影響大,但是這種多特征混合的特征提取算法的AUC依然能夠達到0.7818,高于任意單一特征的效果,并且隨著使用的電極通道數(shù)據(jù)的增加,效果有緩慢的提升。因此,基于SSVEP和ERN的腦機接口具有較高的可靠性,將有助于推廣腦機接口技術(shù)走向?qū)嶋H應(yīng)用生活中。
【關(guān)鍵詞】：腦機接口 腦電信號 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位 基于平滑偽Wigner-Ville分布 錯誤相關(guān)負電位 多特征融合
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 引言10
• 1.2 腦機接口的概述和意義10-12
• 1.3 腦機接口技術(shù)的基本原理12-14
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-15
• 1.5 腦機接口研究亟需解決的問題15-16
• 1.6 論文主要工作和內(nèi)容16-18
• 第二章 腦電信號的分類和檢測方法18-28
• 2.1 腦電信號介紹18-19
• 2.2 腦機接口的模式19-24
• 2.2.1 基于SCP的腦機接口20-21
• 2.2.2 基于ERS/ERD的腦機接口21
• 2.2.3 基于VEP的腦機接口21-22
• 2.2.4 基于ERP的腦機接口22-24
• 2.3 腦電信號分析方法24-26
• 2.3.1 時域特征提取24-25
• 2.3.2 頻域特征提取25-26
• 2.3.3 空間域特征提取26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 第三章 基于時頻分析的SSVEP頻率提取腦機接口系統(tǒng)28-38
• 3.1 實驗設(shè)計28-30
• 3.1.1 實驗方案28-29
• 3.1.2 腦電數(shù)據(jù)采集29-30
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理30
• 3.3 基于平滑偽Wigner-Ville分布的SSVEP頻率提取30-32
• 3.3.1 空間濾波30-31
• 3.3.2 平滑偽Wigner-Ville分布31
• 3.3.3 頻率提取31-32
• 3.4 結(jié)果與分析32-36
• 3.5 總結(jié)與討論36-38
• 第四章 多通道多特征混合的ERN檢測算法38-52
• 4.1 實驗方案38-40
• 4.1.1 實驗設(shè)計38-39
• 4.1.2 腦電數(shù)據(jù)采集39-40
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理40
• 4.3 特征提取40-43
• 4.4 降維43-44
• 4.5 分類44
• 4.6 結(jié)果與分析44-50
• 4.7 總結(jié)與討論50-52
• 第五章 總結(jié)與展望52-54
• 5.1 工作總結(jié)52-53
• 5.2 未來展望53-54
• 參考文獻54-62
• 致謝62-63
• 攻讀碩士學位期間的研究成果63

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