本文關(guān)鍵詞：運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)模式識(shí)別算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦-機(jī)接口(Brian Computer Interface,BCI)是一種只通過大腦產(chǎn)生的腦電信號(hào)與外界進(jìn)行交流的通訊系統(tǒng),該系統(tǒng)與人們的肌肉和外圍神經(jīng)無關(guān)。BCI研究的主要內(nèi)容是將操作人員的控制意圖轉(zhuǎn)換成對(duì)外部設(shè)備的控制指令。其核心技術(shù)在于對(duì)腦電信號(hào)的特征提取和分類識(shí)別。本文在運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)模式識(shí)別的基礎(chǔ)上,搭建在線BCI系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)機(jī)械手的基本運(yùn)動(dòng)控制。首先選取BCI 2003競(jìng)賽中運(yùn)動(dòng)想象數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,確定數(shù)據(jù)選取的時(shí)間和頻率的范圍。因?yàn)橛行У奶卣餍畔⒅苯佑绊懙阶詈蟮姆诸愖R(shí)別效果,本文在分析傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上,提出基于小波變換和共空間模式的方法對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取。這種方法很好的結(jié)合了時(shí)頻域和空間域的特征信息,提取的特征量包含了時(shí)間、頻率和空間的特征行為,為后續(xù)的分類識(shí)別打好了基礎(chǔ)。采用基于粒子群算法的支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)組合特征量進(jìn)行分類識(shí)別,通過分類結(jié)果的對(duì)比證明本文提出的特征提取方法優(yōu)于傳統(tǒng)方法,同時(shí)得出極限學(xué)習(xí)機(jī)具有更佳的最優(yōu)識(shí)別率和更短的訓(xùn)練學(xué)習(xí)時(shí)間,能夠更好的適用于BCI系統(tǒng)。然后選用Emotiv Epoc腦電采集設(shè)備,設(shè)計(jì)相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)流程采集運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào),對(duì)離線數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,驗(yàn)證上述理論結(jié)果。實(shí)驗(yàn)中對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行改進(jìn),通過對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行循環(huán)學(xué)習(xí),選擇其中效果最好的那組參數(shù)作為固定值,提高了平均分類識(shí)別的效果。最后,通過Matlab實(shí)現(xiàn)了以上算法,對(duì)Emotiv Epoc采集的腦電信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)信號(hào)分析處理,并將分類的結(jié)果轉(zhuǎn)換成控制指令通過串口輸出給單片機(jī),單片機(jī)根據(jù)接收的指令對(duì)機(jī)械手進(jìn)行相應(yīng)的控制。通過對(duì)五個(gè)受試者進(jìn)行實(shí)驗(yàn),其結(jié)果進(jìn)一步證明了本文算法的有效性及可行性。
【關(guān)鍵詞】：腦機(jī)接口 特征提取 支持向量機(jī) 極限學(xué)習(xí)機(jī) 機(jī)械手
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• abstract7-15
• 1 緒論15-22
• 1.1 本文的研究背景和意義15-17
• 1.1.1 研究背景15-16
• 1.1.2 研究意義16-17
• 1.2 BCI的研究現(xiàn)狀17-19
• 1.3 運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)模式識(shí)別算法的研究現(xiàn)狀19-20
• 1.4 本文主要研究的內(nèi)容20-22
• 2 腦電研究的理論基礎(chǔ)22-30
• 2.1 腦電信號(hào)基礎(chǔ)22-24
• 2.1.1 腦電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理和特點(diǎn)22-23
• 2.1.2 腦電信號(hào)分類23-24
• 2.2 腦電信號(hào)的采集24-25
• 2.3 BCI系統(tǒng)的組成25-26
• 2.4 理論分析數(shù)據(jù)來源26-29
• 2.4.1 數(shù)據(jù)來源26-27
• 2.4.2 數(shù)據(jù)分析27-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 3 腦電信號(hào)的組合特征提取30-41
• 3.1 小波分析30-34
• 3.1.1 小波變換理論30-31
• 3.1.2 連續(xù)小波變換31
• 3.1.3 離散小波變換31-32
• 3.1.4 多分辨率分析32-33
• 3.1.5 小波變換的特征信息33-34
• 3.2 共空間模式34-35
• 3.2.1 CSP算法的基本原理34-35
• 3.2.2 CSP的特征信息35
• 3.3 BCI數(shù)據(jù)分析35-40
• 3.3.1 提取時(shí)頻域的特征量36-38
• 3.3.2 提取空間域的特征量38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 4 腦電信號(hào)的分類識(shí)別41-55
• 4.1 支持向量機(jī)41-46
• 4.1.1 線性可分SVM41-43
• 4.1.2 非線性SVM43-45
• 4.1.3 改進(jìn)PSO-SVM分類器設(shè)計(jì)45-46
• 4.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)46-49
• 4.2.1 單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-48
• 4.2.2 ELM算法原理48-49
• 4.3 BCI數(shù)據(jù)分類識(shí)別49-54
• 4.3.1 分類器的設(shè)計(jì)49-52
• 4.3.2 分類器結(jié)果分析52-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 5 實(shí)驗(yàn)55-66
• 5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)55-59
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備55-56
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集56-58
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)58-59
• 5.2 離線數(shù)據(jù)特征提取59-63
• 5.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理59-61
• 5.2.2 小波變換的特征提取61-62
• 5.2.3 空間域的特征提取62-63
• 5.3 離線運(yùn)動(dòng)想象數(shù)據(jù)的分類識(shí)別63-65
• 5.3.1 改進(jìn)的ELM算法63-64
• 5.3.2 離線數(shù)據(jù)分類結(jié)果比較64-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 6 在線腦機(jī)-接口的應(yīng)用66-74
• 6.1 在線腦機(jī)-接口的搭建66-67
• 6.2 基于α波阻斷控制機(jī)械手的抓放動(dòng)作67-69
• 6.2.1 α波阻斷的控制原理67-68
• 6.2.2 α波阻斷腦電信號(hào)的特征提取68
• 6.2.3 α波阻斷實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練結(jié)果68-69
• 6.3 基于運(yùn)動(dòng)想象控制機(jī)械手的左右移動(dòng)69-72
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)69-71
• 6.3.2 在線實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析71-72
• 6.4 本章小結(jié)72-74
• 7 總結(jié)與展望74-77
• 7.1 總結(jié)74-75
• 7.2 展望75-77
• 參考文獻(xiàn)77-82
• 作者簡(jiǎn)歷82

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：298906