本文關(guān)鍵詞：基于運(yùn)動想象的腦電信號特征提取與分類方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface, BCI)作為一門交叉性學(xué)科,涵蓋了生物醫(yī)學(xué)、神經(jīng)科學(xué)以及計算機(jī)科學(xué)等,已成為腦科學(xué)研究熱點(diǎn)。在BCI研究中,腦電信號(Electroencephalogram, EEG)與設(shè)備可控信號之間的轉(zhuǎn)換成為關(guān)鍵,需借助腦電信號處理方法提取有效信號,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。然而,腦電信號的非平穩(wěn)非線性特征,給特征信號提取帶來極大挑戰(zhàn)。目前,雖有多種提取方法,但都存在提取精度或效率問題,難以反映信號全局特征。針對上述問題,本文提出了基于LMD+SampEn的腦電信號特征提取框架,先利用仿真信號驗(yàn)證本方法的可行性,并在BCI 2003和BCI 2005兩個真實(shí)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),再次表明局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)結(jié)合樣本熵(Sample Entropy)算法在腦電信號特征提取中的優(yōu)勢。具體來說,本文主要完成了以下工作：1.基本理論研究分析腦-機(jī)接口的結(jié)構(gòu)與類型,以及腦電信號基本特性,指出事件相關(guān)去同步(Event-Related Desynchronization, ERD)和事件相關(guān)同步(Event-Related Synchronization, ERS)在腦電信號中的應(yīng)用,并為后續(xù)腦電信號以及仿真信號的分析提供依據(jù)。2.基于小波包分解的腦電信號提取比較小波變換和小波包分解方法,指出小波包分解可解決小波變換中無法分解高頻信號的不足,并可自適應(yīng)選擇相應(yīng)頻帶。將小波包系數(shù)相對能量和相對偏離度作為特征屬性實(shí)現(xiàn)腦電數(shù)據(jù)特征提取。3.基于LMD+SampEn的腦電信號特征提取分析經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)、總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)以及LMD在信號提取中的特點(diǎn),并選取仿真信號進(jìn)行驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)EEMD較EMD在模態(tài)混疊以及端點(diǎn)效應(yīng)等方面有了明顯改進(jìn),但執(zhí)行效率較低,而LMD算法可以有效改善上述問題,LMD+SampEn可以進(jìn)一步提高提取精度。4.分類方法研究在上述特征提取的基礎(chǔ)上,本文選用決策樹、樸素貝葉斯以及支持向量機(jī)分類算法對左右想象信號進(jìn)行識別。并采用準(zhǔn)確率、召回率以及AUC值對分類效果進(jìn)行評估,發(fā)現(xiàn)LMD+SampEn的提取效果最佳,進(jìn)而證明了該方法用于區(qū)分運(yùn)動想象腦電信號的可行性,為腦電信號的特征提取與分類提供了一種新的解決方案。
【關(guān)鍵詞】：腦-機(jī)接口 特征提取 局部均值分解 運(yùn)動想象
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究背景及意義11
• 1.2 腦-機(jī)接口基礎(chǔ)知識11-13
• 1.2.1 腦-機(jī)接口的概念和結(jié)構(gòu)11-13
• 1.2.2 腦-機(jī)接口的類型及特點(diǎn)13
• 1.3 腦-機(jī)接口研究現(xiàn)狀和存在問題13-16
• 1.3.1 研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3.2 存在問題15-16
• 1.4 本文研究目的與主要研究內(nèi)容16-17
• 1.4.1 研究目的16-17
• 1.4.2 研究內(nèi)容17
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 腦電信號研究基礎(chǔ)19-25
• 2.1 腦電信號采集19
• 2.2 腦電信號的特性19-22
• 2.2.1 腦電信號分類19-20
• 2.2.2 腦電信號特點(diǎn)20-21
• 2.2.3 事件相關(guān)同步和去同步特點(diǎn)21-22
• 2.3 腦電信號分析方法22-24
• 2.3.1 時域分析22
• 2.3.2 頻域分析22
• 2.3.3 時頻分析22-23
• 2.3.4 非線性動力學(xué)23
• 2.3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于WPD的EEG信號特征提取25-32
• 3.1 小波分析理論25-27
• 3.1.1 小波變換25-26
• 3.1.2 小波包分解26-27
• 3.2 腦電想象信號特征提取27-31
• 3.2.1 數(shù)據(jù)來源27
• 3.2.2 小波包系數(shù)相對能量27-30
• 3.2.3 相對偏離度30-31
• 3.3 本章小結(jié)31-32
• 第四章 基于LMD-SampEn的EEG信號特征提取32-50
• 4.1 基本理論介紹32-37
• 4.1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)32-34
• 4.1.2 總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)34-36
• 4.1.3 局部均值分解(LMD)36-37
• 4.2 仿真信號模擬37-40
• 4.3 EMD、EEMD、LMD在腦電信號中的應(yīng)用40-43
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來源40-41
• 4.3.2 結(jié)果分析41-43
• 4.4 樣本熵理論43-46
• 4.4.1 近似熵43-45
• 4.4.2 樣本熵算法45-46
• 4.5 特征提取46-47
• 4.5.1 PF分量選擇46
• 4.5.2 特征時間選擇46-47
• 4.6 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析47-49
• 4.7 本章小結(jié)49-50
• 第五章 腦電信號分類結(jié)果及分析50-57
• 5.1 分類算法理論基礎(chǔ)50-54
• 5.1.1 決策樹50-51
• 5.1.2 樸素貝葉斯51-52
• 5.1.3 支持向量機(jī)52-54
• 5.2 評價指標(biāo)54
• 5.3 分類及分析54-56
• 5.4 本章小結(jié)56-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57-58
• 6.2 展望58-59
• 參考文獻(xiàn)59-65
• 致謝65-66
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文66

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：465178