基于腦電信號（Electroencephalogram,EEG）的運動想象腦機接口可以為人體提供一個不依賴人體外周神經(jīng)和肌肉組織交流的方式。腦控機器人以腦機接口為基礎(chǔ),結(jié)合了機器人控制技術(shù),實現(xiàn)了通過人類大腦控制機器人來完成一系列動作。腦電信號的強度微弱、隨機性大且敏感度高,非常容易被眼部、心臟噪聲等外界偽跡干擾。此外,實現(xiàn)腦控機器人的任務(wù)執(zhí)行準(zhǔn)確性和實時性的難題之一便是如何提取運動想象腦電信號特征,不同的受試者之間腦電信號也存在較大的差異性,導(dǎo)致運動想象EEG信號分類準(zhǔn)確率不高的問題。基于以上存在的問題,研究腦電信號偽跡消除和特征提取方法很有必要。本文研究了基于組信息指導(dǎo)的獨立成分分析方法的運動想象EEG信號偽跡消除方法,基于腦網(wǎng)絡(luò)的多域融合多尺度特征提取算法,優(yōu)化特征向量,提高多類運動想象腦電信號的分類正確率,設(shè)計并實現(xiàn)一個基于運動想象EEG信號的腦控機器人實驗平臺。主要研究工作如下:（1）由于EEG信號會不可避免地受到其它偽跡信號的干擾,提出一種基于組信息指導(dǎo)的獨立成分分析方法,使得多個不同受試者之間分解出的獨立成分具有對應(yīng)性,減弱參考量選取的敏感性,提高算法的魯棒性。實驗結(jié)果表... 

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 課題研究背景、目的和意義
    1.3 相關(guān)領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 運動想象腦電信號偽跡消除方法研究現(xiàn)狀
        1.3.2 運動想象腦電信號特征提取方法研究現(xiàn)狀
        1.3.3 運動想象腦控機器人研究現(xiàn)狀
    1.4 論文研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
        1.4.1 論文主要研究內(nèi)容
        1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于GIG-ICA的運動想象EEG信號偽跡消除算法研究
    2.1 EEG信號的采集及預(yù)處理
        2.1.1 EEG信號的采集
        2.1.2 EEG信號的預(yù)處理
    2.2 基于ICA的偽跡消除改進算法
        2.2.1 基于ICA的偽跡消除算法
        2.2.2 基于GIG-ICA偽跡消除算法
    2.3 實驗結(jié)果與分析
        2.3.1 模擬數(shù)據(jù)離線分析
        2.3.2 運動想象信號離線數(shù)據(jù)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于腦網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征提取算法研究
    3.1 腦功能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
        3.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的描述
        3.1.2 構(gòu)建EEG腦功能網(wǎng)絡(luò)步驟
    3.2 多尺度特征提取算法
        3.2.1 常用特征提取算法
        3.2.2 共空間模式與局部特征尺度分解算法
        3.2.3 基于腦網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征融合與分類算法
    3.3 實驗結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于運動想象的腦控NAO機器人實驗平臺設(shè)計
    4.1 腦控機器人實驗平臺框架設(shè)計
        4.1.1 運動想象信號采集模塊設(shè)計
        4.1.2 信號處理模塊設(shè)計
        4.1.3 腦控NAO機器人交互界面設(shè)計
    4.2 運動想象腦控機器人實驗設(shè)計
    4.3 實驗結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 全文工作總結(jié)
    5.2 下一步工作展望
致謝
參考文獻
作者在攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于小波包和深度信念網(wǎng)絡(luò)的腦電特征提取方法[J]. 李明愛,張夢,孫炎珺.  電子測量與儀器學(xué)報. 2018(01)
[2]眼電偽跡自動識別與去除的新方法[J]. 李明愛,郭碩達,田曉霞,楊金福,郝冬梅.  電子學(xué)報. 2016(05)
[3]基于獨立分量優(yōu)化子帶特征的三類運動想象分類[J]. 康莎莎,周蚌艷,吳小培.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2016(02)
[4]基于HHT運動想象腦電模式識別研究[J]. 孫會文,伏云發(fā),熊馨,楊俊,劉傳偉,余正濤.  自動化學(xué)報. 2015(09)
[5]眼電偽跡自動去除方法的研究與分析[J]. 李明愛,梅意城,孫炎珺,楊金福.  儀器儀表學(xué)報. 2014(11)
[6]Hilbert-Huang變換在情感腦電特征提取中的應(yīng)用[J]. 楊鵬圓,李海芳,陳東偉.  計算機工程與設(shè)計. 2014(07)
[7]基于運動相關(guān)皮層電位握力運動模式識別研究[J]. 伏云發(fā),徐保磊,李永程,李洪誼,王越超,余正濤.  自動化學(xué)報. 2014(06)
[8]一種基于盲源分離的眼電偽跡自動去除方法[J]. 計瑜,沈繼忠,施錦河.  浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2013(03)
[9]基于運動想象腦電的上肢康復(fù)機器人[J]. 徐寶國,彭思,宋愛國.  機器人. 2011(03)
[10]一種基于運動想象的腦-機接口時空濾波器迭代算法[J]. 段放,高小榕.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2011(01)

博士論文
[1]猴子伸—抓動作在大腦運動皮層中的表征及解碼[D]. 郝耀耀.浙江大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于運動想象腦電的手臂運動功能康復(fù)研究[D]. 崔燕.北京工業(yè)大學(xué) 2013



本文編號：3729772