本文關(guān)鍵詞：基于非平衡處理的P300腦機接口研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口系統(tǒng)是一套人與外部設備進行信息交流的軟件和硬件系統(tǒng)。它通過信號處理分析等手段直接將在人的大腦采集到的腦電信號轉(zhuǎn)換成控制命令,而不需要借助外圍神經(jīng)或肌肉組織。腦機接口技術(shù)為人和外界交流提供了一種全新的控制通道,在醫(yī)療康復、疾病診斷、交通輔助控制等眾多領域都有著廣泛的應用。在腦機接口系統(tǒng)中,P300是使用最廣泛的腦電成分之一,其誘發(fā)方式一般基于Oddball實驗范式。但是,我們發(fā)現(xiàn)基于Oddball實驗范式設計的BCI系統(tǒng)獲取的實驗數(shù)據(jù)普遍存在數(shù)據(jù)非平衡問題。數(shù)據(jù)的非平衡問題往往會影響分類算法的性能,這一問題在設計BCI中的信號處理分析算法時是不容忽視的,但是目前已有的BCI系統(tǒng)均未能考慮到這一點。為了解決上述問題,本文的研究提出了基于非平衡處理的P300電位識別模型。本文的工作主要包括：(1)研究分析了通過經(jīng)典的P300字符拼寫范式獲取的數(shù)據(jù)集存在的數(shù)據(jù)非平衡問題。(2)研究分析了P300數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)非平衡問題的普遍性,進一步討論了該問題可能會給基于P300電位的BCI系統(tǒng)帶來的影響。(3)提出了基于非平衡處理的P300電位識別模型,首次在腦機接口的信號處理過程中引入非平衡處理方法來提高腦機接口的性能。(4)為了驗證基于非平衡處理的P300電位識別模型的有效性,在模型的訓練階段提出了基于SMOTE的線性判別分析算法,提高了線性判別分析算法的分類識別效果。(5)為了進一步驗證基于非平衡處理的P300電位識別模型的有效性,在模型訓練階段繼續(xù)提出了基于隨機上采樣的集成支持向量機算法。
【關(guān)鍵詞】：腦機接口 P300電位 數(shù)據(jù)非平衡問題 Oddball實驗范式
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 研究內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 P300電位與信號處理算法16-25
• 2.1 P300電位16-21
• 2.1.1 腦電信號的生理學基礎16-18
• 2.1.2 P300誘發(fā)電位18
• 2.1.3 P300字符拼寫范式18-21
• 2.2 信號處理算法概述21-24
• 2.2.1 預處理算法21
• 2.2.2 特征提取方法21-22
• 2.2.3 分類算法22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第三章 P300數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)非平衡問題25-30
• 3.1 數(shù)據(jù)非平衡問題概述25-27
• 3.2 P300 Speller中的數(shù)據(jù)非平衡問題27-28
• 3.3 P300數(shù)據(jù)集的非平衡性28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于非平衡處理的P300電位識別30-44
• 4.1 信號采集31-32
• 4.2 數(shù)據(jù)預處理和特征提取32-34
• 4.3 訓練算法34-41
• 4.3.1 基于SMOTE的FLDA算法34-36
• 4.3.2 基于隨機上采樣的集成SVM算法36-41
• 4.4 字符識別策略41-42
• 4.5 評價標準42-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第五章 實驗結(jié)果與分析44-58
• 5.1 數(shù)據(jù)集介紹44-45
• 5.2 數(shù)據(jù)預處理結(jié)果45-47
• 5.3 SFLDA算法實驗結(jié)果47-50
• 5.4 RUSBagging SVMs實驗結(jié)果50-53
• 5.5 綜合對比結(jié)果53-55
• 5.6 本章小結(jié)55-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 6.1 總結(jié)58-59
• 6.2 展望59-60
• 參考文獻60-65
• 攻讀碩士學位期間完成的學術(shù)成果65-66
• 致謝66-67

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