左右手運(yùn)動想象的腦電特征提取及分類.pdf

1、近年來，隨著電子信息，通信以及計(jì)算機(jī)科學(xué)的快速發(fā)展，腦電信號處理所需要的理論和技術(shù)也越來越完善，因而腦機(jī)接口（Brain．Computer Interface，BCI）的研究開始成為熱點(diǎn)。腦機(jī)接口不同研究方法中，基于運(yùn)動想象的腦機(jī)接口系統(tǒng)因其簡潔，有效，無創(chuàng)，而備受關(guān)注。本文所研究的BCI系統(tǒng)便是基于想像運(yùn)動分類識別腦電信號研究，最終目的是利用人類腦波的自發(fā)特性來區(qū)分人腦想象的具體任務(wù)，從而形成控制命令，以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)和人之間的信息交換，

2、并希望能對具有肢體行動障礙的殘疾人進(jìn)行康復(fù)醫(yī)療。然而，自發(fā)腦電信號非常弱，噪聲大，而且是非平穩(wěn)信號，因此合適的腦電信號分析研究方法是BCI系統(tǒng)的核心內(nèi)容。本文對腦電信號的獲取和處理，研究了以下幾個方面的內(nèi)容：
　　 ①利用兩種新的刺激器識別腦電信號兩種刺激器分別為圖片刺激器和3D模型刺激器，一方面都是為通過視覺刺激以增大實(shí)驗(yàn)者進(jìn)行運(yùn)動想象實(shí)驗(yàn)時的腦電信號強(qiáng)度；另一方面通過連續(xù)運(yùn)動想象實(shí)驗(yàn)以增強(qiáng)ERS/ERD特征。本文通過分析兩種

3、刺激器所獲取的運(yùn)動想象實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以得出識別率。
　　 ②信號預(yù)處理腦電信號含有較高的噪聲,自發(fā)腦電信號幅度比普通腦電信號幅度更微弱,因此必須對原始信號進(jìn)行濾波等預(yù)處理，盡可能消除噪聲干擾。其中降低眼電偽跡的干擾則是腦電信號預(yù)處理中的一個核心過程。本文提出一種新的算法去除眼電偽跡，然后將去掉直流后的腦電信號進(jìn)行8-23Hz的帶通濾波。
　　 ③特征提取及分類腦電信號是典型的非平穩(wěn)信號,若從時域或頻域上提取腦電特征，在準(zhǔn)確性上