發(fā)布時(shí)間：2020-04-30 16:20

【摘要】：隨著科技發(fā)展和時(shí)代進(jìn)步,腦-機(jī)接口技術(shù)正獲得越來越多的關(guān)注�；谶\(yùn)動(dòng)想象的腦-機(jī)接口系統(tǒng)通過解析運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào),可將大腦發(fā)出的運(yùn)動(dòng)意圖作為控制指令直接控制外部設(shè)備,從而使運(yùn)動(dòng)功能缺失的人群具備行動(dòng)能力。作為腦-機(jī)接口系統(tǒng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),多類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的準(zhǔn)確解析具有重要的意義。為實(shí)現(xiàn)對(duì)不同肢體的運(yùn)動(dòng)控制,并進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)對(duì)單關(guān)節(jié)不同運(yùn)動(dòng)類型的控制,在傳統(tǒng)四分類運(yùn)動(dòng)想象的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了肩關(guān)節(jié)三類運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)范式。針對(duì)肩關(guān)節(jié)三類運(yùn)動(dòng)想象,提出了基于AF-CSP和孿生支持向量機(jī)的腦電信號(hào)識(shí)別方法。為擴(kuò)大運(yùn)動(dòng)想象的控制范圍,克服腦電信號(hào)的維度災(zāi)難,提出了基于黎曼流形的適用于不同肢體多類運(yùn)動(dòng)及單關(guān)節(jié)的SJ-GDA降維方法及決策樹分類框架。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)范式研究。根據(jù)當(dāng)前研究?jī)?nèi)容多基于數(shù)據(jù)集2和數(shù)據(jù)集3的不同肢體運(yùn)動(dòng)想象展開,本文設(shè)計(jì)了右肩關(guān)節(jié)前屈、后伸和外展三類運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)范式。實(shí)驗(yàn)采集七名被試者腦電信號(hào)作為數(shù)據(jù)集1,采用共平均參考對(duì)原始腦電信號(hào)進(jìn)行空間濾波,根據(jù)腦電信號(hào)的頻譜特性分析與運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)的頻帶范圍。(2)腦電信號(hào)特征提取方法研究。(1)針對(duì)肩關(guān)節(jié)三類運(yùn)動(dòng)想象,提出基于AF-CSP的肩部三類運(yùn)動(dòng)想象特征提取方法。采用本征模態(tài)函數(shù)分析腦電信號(hào)中所包含的幅頻域信息,篩選與運(yùn)動(dòng)想象相關(guān)的幅頻域信息取代時(shí)域信號(hào)輸入共空間模式,提高共空間模式特征提取能力。(2)針對(duì)腦電信號(hào)維度災(zāi)難問題,提出基于黎曼流形的數(shù)據(jù)降維方法SJ-GDA。運(yùn)用半監(jiān)督聯(lián)合互信息對(duì)高維特征向量排序,采用廣義判別分析對(duì)截取的高維特征向量降維,最后聯(lián)合構(gòu)造特征向量。通過數(shù)據(jù)集對(duì)比分析了SJ-GDA、半監(jiān)督聯(lián)合互信息和廣義判別分析所呈現(xiàn)的特征分布趨勢(shì),驗(yàn)證了方法的有效性。(3)運(yùn)動(dòng)想象分類研究。(1)提出基于第二代非支配排序進(jìn)化算法的孿生支持向量機(jī)解決肩關(guān)節(jié)三分類問題。對(duì)比第二代非支配排序進(jìn)化算法優(yōu)化孿生支持向量機(jī)、網(wǎng)格搜索優(yōu)化孿生支持向量機(jī)、最小二乘支持向量機(jī)、粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及極限學(xué)習(xí)機(jī),證明本文所提方法的優(yōu)越性。(2)提出可與多種分類器結(jié)合的決策樹分類框架解決多分類問題。對(duì)比分析決策樹分類框架對(duì)分類器分類性能的提高程度。將決策樹分類框架與K最近鄰方法結(jié)合,在三種數(shù)據(jù)集上均取得較高的分類結(jié)果。此外,由于決策樹分類框架可與不同分類器相結(jié)合,因此具有較大的推廣意義。
【圖文】：

- 2 -圖 1-1 患者的神經(jīng)康復(fù)訓(xùn)練模式 Gomez-Rodriguez 等設(shè)計(jì)了一款能夠分析被試者手臂運(yùn)動(dòng)想象動(dòng)作類別或者處于運(yùn)動(dòng)想象狀態(tài)的 EEG 信號(hào)采集系統(tǒng)，通過視覺反饋形成閉環(huán)系臂的控制，該系統(tǒng)如圖 1-2 所示[12]。6 名健康被試者和 2 名中風(fēng)患者參實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)能夠改善患者手臂康復(fù)訓(xùn)練的效果。圖 1-2 手臂康復(fù)系統(tǒng)利 Barsotti 等人設(shè)計(jì)了物品抓取和移動(dòng)的運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)范式，采集三名

觸(坐姿)h(5)機(jī)EEG肌電外骨骼70h圖圖圖圖土圖圖圖土圖圖土圖圖土圖土圖圖土土土土134觸覺反饋 1-1 患者的神經(jīng)康復(fù)訓(xùn)練模計(jì)了一款能夠分析被試者的 EEG 信號(hào)采集系統(tǒng)，通 1-2 所示[12]。6 名健康被能夠改善患者手臂康復(fù)訓(xùn)
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R318;TN911.7

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本文編號(hào)：2645959