視覺誘發(fā)P300電位的去噪與提取算法研究.pdf

1、腦機接口技術(shù)(BCI)是當今科學研究的一個熱門領域，有著巨大的應用價值。腦機接口是一個不依賴于正常的外周神經(jīng)和肌肉組織傳輸通道而是直接在大腦和外部環(huán)境之間進行通訊的系統(tǒng)。BCI為那些喪失運動及語言能力但是大腦的思維活動正常的人們帶來了福音，患者不需要進行語言或者肢體動作而是直接通過大腦來表達自己的想法從而操縱外部設備。BCI還為健康人提供了一種嶄新的交流通信模式，并且可以幫助在特殊環(huán)境下的工作人員，應用領域十分廣泛。
　　事件相關(guān)

2、電位ERP是BCI系統(tǒng)中常用的腦電信號，經(jīng)典的ERP主要成分包括P100、N100、P200、N200、P300，其中P300電位是目前研究最為廣泛的一種ERP，P300與注意、記憶等高級心理活動密切相關(guān)。本文設計了和經(jīng)典字符拼寫系統(tǒng)相似的基于P300的刺激界面，并進行了腦誘發(fā)電位采集實驗。由于腦電信號十分微弱，信噪比很低，且在采集過程中常?；烊肫渌母蓴_偽跡，影響腦電信號的處理結(jié)果和分析判斷。本文著重研究P300電位的去噪、特征提取與

3、分類識別算法。主要的工作內(nèi)容如下:
　　(1)對傳統(tǒng)的字符拼寫刺激界面做了少許改進，在實驗室環(huán)境中，選擇四名受試者進行P300腦誘發(fā)電位采集實驗。
　　(2)在腦電信號的預處理過程中，提出了一種基于獨立分量分析和經(jīng)驗模態(tài)分解相結(jié)合(ICA-EMD)的去噪算法來去除EEG信號中常見的眼電干擾偽跡。該算法解決了單獨使用ICA方法時不能自動識別偽跡分量和會舍棄一部分有用的腦電信息這兩個問題，去噪效果更好，且在實驗中無需設置眼電參考