特定心理作業(yè)多通道腦電信號(hào)識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、腦機(jī)接口(BrainComputerInterface，BCI)的出現(xiàn)為那些不能使用傳統(tǒng)康復(fù)手段的殘疾人提供了一種新的外界交流與控制方式。利用不同心理作業(yè)的轉(zhuǎn)換從而改變控制模式是BCI實(shí)現(xiàn)方法的一種。這種BCI的實(shí)現(xiàn)除基本的腦電信號(hào)采集設(shè)備外，還需要一些特定的，切實(shí)可分的心理作業(yè)以及先進(jìn)的信號(hào)處理方法，另外分類器的選擇也至關(guān)重要。本文建立了一個(gè)多通道腦電信號(hào)識(shí)別系統(tǒng)，采用離線訓(xùn)練、在線識(shí)別的方式，可以對(duì)復(fù)雜乘法等心理作業(yè)腦電信號(hào)實(shí)現(xiàn)分類

2、操作，成功率達(dá)到70％以上。
　　首先使用醫(yī)用腦病監(jiān)測(cè)儀實(shí)現(xiàn)了腦電信號(hào)的采集工作，通過(guò)Matlab成功調(diào)用其動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，并編制了信號(hào)采集程序，實(shí)現(xiàn)了Matlab環(huán)境下對(duì)腦電儀硬件設(shè)備的操作。
　　10%～20%國(guó)際電極位置系統(tǒng)提供了16個(gè)電極的擺放位置，但是這些電極對(duì)于少數(shù)幾種心理作業(yè)的識(shí)別存在很大冗余，通過(guò)對(duì)電極位置處功率譜估計(jì)以及特征可分性的討論選擇了5～10通道用于分類系統(tǒng)。
　　腦電信號(hào)存在大量的噪聲，本文討論

3、了小波分解和ICA分析用于濾除噪聲的方法。
　　心理作業(yè)對(duì)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)具有舉足輕重的作用，本文通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)最終確定了復(fù)雜乘法、構(gòu)思寫信、虛擬計(jì)數(shù)等5種心理作業(yè)，并對(duì)其可分性作了分析。
　　建立了AR模型參數(shù)、功率譜估計(jì)頻帶強(qiáng)度、小波包分解能量比率、小波包熵四種特征，分別使用PCA與ICA進(jìn)行特征提取，采用線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、k-緊鄰法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四種分類器進(jìn)行分類。在綜合比較各種方法后，最終選擇功率譜估計(jì)頻帶強(qiáng)度為分類特征，PCA用