發(fā)布時間：2021-09-23 04:54

　　作為一種大腦與外圍設(shè)備進(jìn)行信息交互的方式,腦機(jī)接口（Brain Computer Interface,BCI）在輔助醫(yī)療等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。由于單一模式腦電（Electroencephalogram,EEG）信號目前識別率較低,融合腦電信號和其他生理信號的混合腦機(jī)接口成為當(dāng)前腦機(jī)接口的研究熱點(diǎn)。本文對基于腦電和肌電（Electromyogram,EMG）的混合腦機(jī)接口展開研究,具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在對混合BCI國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的分析基礎(chǔ)上,完成了基于腦電和肌電的混合BCI人機(jī)交互系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì),通過Emotiv傳感器采集了腦電信號和肌電信號,對腦電和肌電信號處理方法進(jìn)行了分析,并選定深度學(xué)習(xí)方法作為腦電信號和肌電信號的處理方法。針對腦電信號識別率不高的問題,提出了一種基于時頻域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks,CNN）腦電信號識別方法。該方法對腦電信號進(jìn)行短時傅里葉變換（Short-Time Fourier Transform,STFT）構(gòu)造了一種時頻域二維圖,獲得了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入;通過一維卷積的方法設(shè)計(jì)了一種新穎的卷積神經(jīng)... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于腦電和肌電的混合BCI通用框架

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 1 章 緒論的識別率優(yōu)于單一模式 BCI 的識別率，且每位受試者在該混合 BCI 下的識別率均高于 70%[33]。同年，J Chmura 等人基于事件相關(guān)電位和運(yùn)動想象設(shè)計(jì)了一種混合BCI,并將該混合 BCI 與虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合使用，結(jié)果表明兩者的結(jié)合使用將有助于 BCI 技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，并在運(yùn)動康復(fù)和假肢控制等領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用[34]。

重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文 第 2 章 基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)第 2 章 基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)本章將對基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)總體框架進(jìn)行設(shè)計(jì)，并通過 Emotiv 傳感器采集受試者左右手運(yùn)動想象腦電信號和咬牙單雙擊肌電信號，再對腦電和肌電信號處理方法進(jìn)行分析與選定，為本文后續(xù)工作奠定基礎(chǔ)。2.1 系統(tǒng)總體框架設(shè)計(jì)本文設(shè)計(jì)的基于腦電和肌電的混合 BCI 人機(jī)交互系統(tǒng)主要由信號采集、信號處理、控制接口和智能輪椅四個部分組成。該系統(tǒng)的總體框架如圖 2.1 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度置信網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用研究綜述[J]. 劉方園,王水花,張煜東.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(01)
[2]自回歸模型和隱馬爾可夫模型在癲癇腦電識別中的應(yīng)用[J]. 李飛,戴加飛,李錦,王俊,侯鳳貞.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2017(05)
[3]深度學(xué)習(xí)的研究現(xiàn)狀與發(fā)展[J]. 何曉萍,沈雅云.  現(xiàn)代情報(bào). 2017(02)
[4]腦機(jī)接口技術(shù)[J]. 顧凡及.  科學(xué). 2016(06)
[5]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動想象分類及其在腦控外骨骼中的應(yīng)用[J]. 唐智川,張克俊,李超,孫守遷,黃琦,張三元.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(06)
[6]人口老齡化、生育政策調(diào)整與中國經(jīng)濟(jì)增長[J]. 汪偉.  經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊). 2017(01)
[7]基于腦肌電融合的混合腦機(jī)接口研究[J]. 謝平,陳迎亞,郝艷彪,陳曉玲,杜義浩,吳曉光.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào). 2016(01)
[8]基于DBN的sEMG智能輪椅人機(jī)交互系統(tǒng)[J]. 蔡軍,李玉蘭.  華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2015(S1)
[9]“十三五”時期中國人口發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與對策[J]. 張車偉,林寶.  湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報(bào). 2015(04)
[10]人口老齡化的全球發(fā)展趨勢[J]. 劉文.  勞動經(jīng)濟(jì)評論. 2015(01)

博士論文
[1]刺激輔助的腦電信號特征增強(qiáng)方法與混合式腦機(jī)接口[D]. 姚林.上海交通大學(xué) 2015

碩士論文
[1]全面建成小康社會決勝階段面臨的挑戰(zhàn)及對策研究[D]. 耿媛.喀什大學(xué) 2017
[2]基于多模態(tài)腦電信號的腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 袁道任.鄭州大學(xué) 2013
[3]數(shù)據(jù)層和決策層的信息融合算法研究及應(yīng)用[D]. 梁彩云.吉林大學(xué) 2007



本文編號：3405077