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1、腦電信號分析與多模態(tài)腦機(jī)接口研究重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文(學(xué)術(shù)學(xué)位)學(xué)生姓名:吳松指導(dǎo)教師:楊浩教授專業(yè):電氣工程學(xué)科門類:工學(xué)重慶大學(xué)電氣工程學(xué)院二O一四年五月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要I摘要腦電信號(electroencephalogram,EEG)是一種重要的人體生理電信號。一方面分析腦電信號可以深入認(rèn)識大腦的功能,了解生理特性,應(yīng)用于臨床疾??;另一方面,基于EEG的腦機(jī)接口系統(tǒng)(BrianComputerInterface,BCI
2、)無需外周神經(jīng)和肌肉即可實現(xiàn)與外界設(shè)備的通訊與控制,具有廣泛的應(yīng)用前景本論文主要包括以下內(nèi)容。EEG的一個重要應(yīng)用在BCI系統(tǒng),特征提取和分類是BCI系統(tǒng)的重點(diǎn)。本文研究了基于運(yùn)動想象EEG的BCI系統(tǒng),提出了三種EEG特征提取方法:WCSP、PSOCSP和WRCSP。第一種方法是小波分析和共空間模式(CSP)算法的結(jié)合,是一種時域、頻域、空間域融合的方法,小波分析的時頻特性使得其更加適用于處理非平穩(wěn)的EEG信號。第二種方法是基于粒子群
3、(PSO)的CSP算法,先用PSO優(yōu)化最佳頻帶,然后應(yīng)用最佳頻帶進(jìn)行信號處理,第三種方法是基于小波的規(guī)則化CSP算法,引入兩個規(guī)則化參數(shù),增強(qiáng)CSP的穩(wěn)定性。與傳統(tǒng)的CSP對比分析表明,提出的方法能夠更明顯的區(qū)分特征向量。對于運(yùn)動想象EEG的BCI系統(tǒng)中特征分類,對比研究了典型的線性和非線性分類器:LDA和SVM,并比較了兩種分類器在應(yīng)用不同特征提取算法情況下的分類結(jié)果。結(jié)果表明WRCSPSVM取得最高的平均分類準(zhǔn)確度,WCSPLDA平
4、均分類準(zhǔn)確度最低,對于效率不高的受試者,WRCSPSVM達(dá)到最好分類準(zhǔn)確度。說明WRCSP更有利于處理噪聲干擾大的信號,并且基于SVM算法的平均分類結(jié)果高于LDA,說明SVM處理非線性問題的優(yōu)勢,但當(dāng)特征向量在投影空間區(qū)分明顯時,LDA分類效率也很高,如基于LDA的WRCSP,PSOCSP也達(dá)到較高的平均分類準(zhǔn)確度。在實驗觀察中,我們發(fā)現(xiàn)通過眼動EEG具有明顯時域特性,本文實時提取向上和向下眼動的時域特征,達(dá)到了較高的識別正確率和傳輸速
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