特定心理作業(yè)多通道腦電信號識別系統(tǒng)研究.pdf

1、腦機接口(BrainComputerInterface，BCI)的出現(xiàn)為那些不能使用傳統(tǒng)康復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)的轉換從而改變控制模式是BCI實現(xiàn)方法的一種。這種BCI的實現(xiàn)除基本的腦電信號采集設備外，還需要一些特定的，切實可分的心理作業(yè)以及先進的信號處理方法，另外分類器的選擇也至關重要。本文建立了一個多通道腦電信號識別系統(tǒng)，采用離線訓練、在線識別的方式，可以對復雜乘法等心理作業(yè)腦電信號實現(xiàn)分類

2、操作，成功率達到70％以上。
　　首先使用醫(yī)用腦病監(jiān)測儀實現(xiàn)了腦電信號的采集工作，通過Matlab成功調用其動態(tài)鏈接庫，并編制了信號采集程序，實現(xiàn)了Matlab環(huán)境下對腦電儀硬件設備的操作。
　　10%～20%國際電極位置系統(tǒng)提供了16個電極的擺放位置，但是這些電極對于少數幾種心理作業(yè)的識別存在很大冗余，通過對電極位置處功率譜估計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)對系統(tǒng)實現(xiàn)具有舉足輕重的作用，本文通過大量實驗最終確定了復雜乘法、構思寫信、虛擬計數等5種心理作業(yè)，并對其可分性作了分析。
　　建立了AR模型參數、功率譜估計頻帶強度、小波包分解能量比率、小波包熵四種特征，分別使用PCA與ICA進行特征提取，采用線性神經網絡、k-緊鄰法、BP神經網絡四種分類器進行分類。在綜合比較各種方法后，最終選擇功率譜估計頻帶強度為分類特征，PCA用