考慮到嚴重運動功能障礙患者中的大多數(shù)人仍具有正常的大腦功能,許多上肢假肢控制以腦電信號作為信息源,感知大腦對肢體動作的運動意圖。眼電信號應用廣泛,可由人類發(fā)起目標動作的自主選擇,控制眼睛動作。為了提高腦機交互設備的識別率,增加控制外部設備自由度,本文設計了結合腦電信號和眼電信號兩種不同生物信號的系統(tǒng)方案。本文的主要研究內容包含兩個方面:一方面是對腦電信號的模式識別的分析,另一方面是對眼電信號所包含眨眼信息的特征提取、分析和研究,進而將兩類生物信號結合在一起。人腦在執(zhí)行想象肢體動作任務時,會出現(xiàn)事件相關同步和事件相關去同步特征,針對這兩類運動想象腦電信號,設計并實現(xiàn)了兩類腦電信號的采集;預處理部分選取帶通濾波器和小波閾值去噪方法,對濾波效果進行了分析;基于腦電信號的特點,對FC5、FC6導聯(lián)的時頻信號特性分析的。實驗結果說明,使用希爾伯特的方法對腦信號進行特征提取,能夠有效提取兩類想象運動的運動特征。在模式識別方面,從分類識別率和最大受試者工作特征曲線下面積作為評價標準,對比三種模式識別的分類性能,最終選用支持向量機作為對腦電信號的分類識別方法。本文對眼電信號的處理主要是根據(jù)信號典型波形... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 腦機接口與國內外現(xiàn)狀
    1.3 基于模式識別的BCI控制主要問題
        1.3.1 去噪預處理
        1.3.2 特征提取
        1.3.3 信號分類
    1.4 本文研究主要內容
第2章 腦電信號和眼電信號的研究基礎
    2.1 人體腦電的生理學基礎
        2.1.1 人體腦電信號產(chǎn)生機理
        2.1.2 人體腦電信號的分類
        2.1.3 腦電信號的標準電極導聯(lián)方法
    2.2 人體眼電信號的生理學基礎
    2.3 本章小結
第3章 基于運動想象的腦機接口技術
    3.1 腦機接口技術
    3.2 信號采集
    3.3 實驗方案設計
    3.4 信號預處理
        3.4.1 小波變換的理論基礎
        3.4.2 小波閾值去噪
        3.4.3 去噪仿真結果
    3.5 本章小結
第4章 用于動作想象分類過程的眼電和腦電特征提取研究
    4.1 采用時頻分析方法的腦電信號特征研究
        4.1.1 短時傅里葉變換分析
        4.1.2 基于希爾伯特-黃變換的腦電信號特征提取
    4.2 采用閾值算法的眼電信號特征提取研究
    4.3 本章小結
第5章 結合腦電和眼電信號的識別結果
    5.1 腦電信號的模式分類
        5.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
        5.1.2 線性判別法
        5.1.3 支持向量機
    5.2 分類算法性能比較
    5.3 腦機接口性能的改進
    5.4 本章小結
第6章 結論
參考文獻
在學研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3032071