基于BP神經網絡的運動想象腦電信號的分析研究.pdf

1、隨著人類腦計劃的實施,神經信息學逐漸興起,同時促進了人們對大腦的認識。由此對腦電信號的研究也逐步深入。腦電信號(Electroeneephalogram,EEG)是腦神經細胞電生理活動在大腦皮層和頭皮的總體反映,由于腦電信號與人的意識活動狀態(tài)有相關性,通過對腦電信號的分類處理,就可以識別不同的意識活動狀態(tài)。本文主要是分析運動想象類的腦電信號,運動想象是指想象肢體運動而沒有實際的肢體動作,產生的腦電信號具有事件相關同步(ERS)和去同步(

2、ERD)特征。通過對運動想象腦電信號的特征提取及分類,可以判斷想象者的運動意圖,從而將其意圖結果用于腦-機接口設備控制中,實現其應用價值。本文主要分析和討論運動想象腦電信號的特征提取和分類算法,重點研究了基于AR模型的特征提取方法及BP網絡的分類識別算法,采用第四屆腦-機接口(BCI)國際競賽數據,并用Matlab進行實驗處理。具體內容如下:首先,概述了腦電信號的國內外研究現狀,及腦電信號的研究對教育的影響。其次,介紹了大腦的結構及腦電

3、信號的特點及分類,同時簡述了運動想象腦電信號的研究基礎,為本文的實驗研究作理論準備。第三,簡介了獨立分量分析的基本理論,并對本文運動想象實驗數據進行描述,同時利用eeglab平臺,采用FastICA算法對其去噪預處理。第四,詳細論述了AR模型的基本理論,并根據理論依據對本文實驗數據進行模型定階及特征參數提取,為下一步分類作準備。第五,對BP神經網絡的模型結構和學習規(guī)則進行詳細闡述,在Matlab中利用BP網絡對實驗數據提取出的特征參數進