腦-機系統(tǒng)中特征提取方法的研究.pdf

1、意識任務的識別就是根據(jù)采集到腦電(Electroencephalogram，EEG)信號解讀出意識活動者的意愿，腦一機接口(Brain-computer interfaces，BCI)就是實現(xiàn)這種目的的一種系統(tǒng)。許多患有諸如腦癱等神經(jīng)肌肉障礙疾病的人與外界傳遞信息的通道被阻斷了，他們基本的活動功能和正常的交流能力往往都被剝奪了，最為嚴重的是這些表達意愿的信息可能被完全阻斷在體內(nèi)從而使患者不能以任何方式傳遞出去。BCI的研究目的就是通過獲

2、取與人的意識任務活動相關的EEG信號，建立一種不依賴于人體外圍神經(jīng)系統(tǒng)及肌肉組織而在人與周圍環(huán)境間進行信息交流與控制的新型通道。本文在綜述國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎上對基于EEG的左右手(擊鍵)動作的意識任務識別在以下幾個方面進行了研究討論： (1)基于頻-空濾波的功率譜估計提取特征的方法對EEG信號的來源、產(chǎn)生機理和結(jié)構(gòu)等進行分析，運用經(jīng)典功率譜估計，AR模型功率譜估計等方法對想象左右手意識動作的腦電信號進行特征提取，以頻帶能量作為

3、特征并比較其性能。實驗表明對基于ERD/ERS(event-related desynchronization/event-related synchronization，ERD/ERS)的腦電信號進行頻．空濾波后采用AR模型功率譜估計提取的特征在左右手意識動作識別中取得了比較好的結(jié)果。 (2)腦電信號在時域的特征分布BP(Bereitschaftspotential，BP)是與人的肢體運動相關的、構(gòu)成大腦皮層電位的主要成分，它

4、是在肢體實際動作之前大腦皮層電位緩慢變化的一種生理現(xiàn)象。在左右手實際動作之前，分布于大腦皮層的BP電位在一些電極的變化是相當明顯的，有比較大的差距，而且這種差距是隨時間變化的。因此，在時域中我們根據(jù)腦電信號BP電位波形幅值的變化作為特征提取的依據(jù)，提取時域的一些特征并取得了比較好的結(jié)果。 (3) BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法運用神經(jīng)網(wǎng)絡進行模式的識別一個重要特點就是它能夠有效的解決很多非線性問題。對基于腦電這種復雜的非平穩(wěn)、非線性隨機信號的