基于運(yùn)動(dòng)想象的異步腦-機(jī)接口算法研究.pdf

1、腦-機(jī)接口系統(tǒng)是不依賴肌肉組織，直接在腦和外部設(shè)備之間建立的通訊和控制通道，在頭皮處測量得到的腦電信號(hào)，可以通過一系列的處理方式從中解析出被試者當(dāng)前的思維狀態(tài)，這是一種全新的交互方式，可以用于醫(yī)療，軍事，娛樂等各個(gè)領(lǐng)域，在過去的幾十年里獲得了蓬勃的發(fā)展。本文對左右手運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行研究，從信號(hào)處理算法的角度討論實(shí)用性腦-機(jī)接口系統(tǒng)需解決的關(guān)鍵問題并提出解決方案。
　　因?yàn)槟X電信號(hào)十分微弱，其中還混雜著各種偽跡干擾，不利于后續(xù)的

2、研究。本文基于獨(dú)立分量分析的分解結(jié)果，計(jì)算每個(gè)獨(dú)立分量的時(shí)間，空間特征，通過期望最大化算法計(jì)算偽跡相關(guān)分量和腦電信號(hào)分量兩類特征的分類閾值，自動(dòng)識(shí)別并去除偽跡成分。對于去偽跡前后的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)，通過觀察其中的“事件相關(guān)去同步/事件相關(guān)同步”現(xiàn)象，證實(shí)了算法可以突出與所研究問題相關(guān)的信號(hào)特征，解決以往的手動(dòng)挑選偽跡相關(guān)分量為腦電信號(hào)去偽跡預(yù)處理帶來不便的問題。
　　對腦電信號(hào)的模式識(shí)別是腦-機(jī)接口系統(tǒng)處理算法的核心部分，這部分包

3、括的主要內(nèi)容是腦電信號(hào)的特征提取和分類。本文利用能最大化兩類腦電信號(hào)差異的共同空間模式算法來提取兩類，三類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)特征，利用樸素貝葉斯分類器，支持向量機(jī)，線性判別分析等方法對特征在同步情形下進(jìn)行分類，給出分類正確率的比較；并針對實(shí)際應(yīng)用的情況，給出異步情形下的信號(hào)處理方法和結(jié)果的評價(jià)指標(biāo)：任務(wù)檢測的靈敏度，誤報(bào)率和有任務(wù)情況下兩類運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的分類正確率。
　　針對腦電信號(hào)非平穩(wěn)變化的特點(diǎn)，基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想，提出利