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文檔簡介
1、對腦信號的模式分類一直是認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)中的研究熱點(diǎn),不論是對功能磁共振信號和腦電圖、腦磁圖信號的學(xué)術(shù)研究方面,還是在實(shí)際應(yīng)用中。通過模式分類可以找出不同信號之間難以用常規(guī)分析方法得到的信息。除了分類以外,建立線性模型也是越來越常用的一種方法,近年來有越來越多的研究根據(jù)已有的研究成果對人腦的視覺區(qū)域尤其是初級視皮層進(jìn)行建模,并用于重建視覺刺激特征。
本文的研究主要針對的是腦電信號,研究目的是對兩個(gè)同時(shí)呈現(xiàn)的視覺刺激進(jìn)行單獨(dú)的信號特
2、征提取和多元模式分析。本文的主要工作內(nèi)容及成果有:
1.設(shè)計(jì)了雙刺激頻率的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)的刺激呈現(xiàn)范式,使用兩個(gè)刺激頻率,且每種刺激頻率由交替閃爍刺激頻率疊加組成,兩個(gè)刺激頻率分別呈現(xiàn)兩種視覺刺激,即有六種方向的光柵和有六種顏色的棋盤格。實(shí)驗(yàn)分為注意方向的條件和注意顏色的條件。
2.對實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的兩種視覺刺激分別計(jì)算了正向編碼模型,并在模型效果上得到了注意條件與非注意條件之間的顯著主效應(yīng),并通過模型的
3、預(yù)測結(jié)果調(diào)節(jié)正向編碼模型的輸入特征以得到最優(yōu)的信號特征。
3.使用多種方法來提取信號中與視覺刺激相關(guān)的特征,除了使用功率譜特征以外,提出了兩種信號特征提取方法,一是通過注意對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的功率幅度調(diào)制機(jī)制,在信號的時(shí)頻圖中分別提取不同的信號特征,二是通過正向編碼模型來提取最優(yōu)的信噪比特征。
4.使用三種信號特征,和三種不同的分類器,來進(jìn)行多元模式分析,分類器包括棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性判別分析、以及支持向量機(jī)三種
4、分類器。首先進(jìn)行的是不同顏色之間的六分類和不同方向之間的六分類,然后進(jìn)行了注意方向與注意顏色兩種實(shí)驗(yàn)條件之間的二分類。線性判別分析的六分類結(jié)果表明,在注意條件下的分類準(zhǔn)確率顯著高于隨機(jī)水平,并顯著性高于非注意條件下的分類準(zhǔn)確率。棧式自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在注意與非注意條件下的準(zhǔn)確率都高于隨機(jī)水平,但是未發(fā)現(xiàn)注意的主效應(yīng)。信噪比特征在該問題的二分類效果上不如功率譜特征,但在六分類的效果上更好。
論文通過設(shè)計(jì)雙視覺刺激的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行多元模式分
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