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文檔簡介
1、腦-計算機(jī)接口(BCI)技術(shù)是不依賴于正常腦外周神經(jīng)和肌肉的響應(yīng)通道的人腦與計算機(jī)交流和控制通道。腦機(jī)接口的一個重要用途是為那些思維正常但存在嚴(yán)重運動障礙的患者提供語言交流和環(huán)境控制途徑,提高其生存質(zhì)量。腦機(jī)接口技術(shù)在工業(yè)、航空、軍事等領(lǐng)域也有潛在的實用價值。 本文研究了采用小波變換提取強(qiáng)噪聲背景下慢皮層電位SCP的方法。根據(jù)SCP信號及背景噪聲不同的時頻分布特征,設(shè)計了小波時頻濾波器,結(jié)合少次的累加平均,有效地提高信噪比。模式
2、識別部分是腦機(jī)接口的系統(tǒng)的核心部分也是本論文的主要內(nèi)容,其中包括特征提取和分類兩部分。本文提出了三種特征提取方法:①基于小波變換的特征向量提取;②基于AR模型的特征向量提?。虎刍贙-L變換的特征向量提??;并對三種方法作了比較,同時,采用線性判別法fisher準(zhǔn)則分別對以上三種特征向量進(jìn)行分類。實驗表明,采用小波變換法所得到的的特征向量結(jié)合基于fisher線性判別準(zhǔn)則的識別方法來識別皮層慢電位,產(chǎn)生腦機(jī)接口的控制信號,相對其它幾種特征提
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