基于時(shí)間、頻率和空間域的自發(fā)腦電信號(hào)提取.pdf

1、腦-機(jī)接口為人們提供了一個(gè)全新的與外界交流的通道。近幾年來，基于腦電信號(hào)的腦-機(jī)接口問題已成為一個(gè)研究熱點(diǎn)，然而腦電信號(hào)本身非常微弱，容易受到外界干擾的影響，且信號(hào)變換因人而異，這些問題都嚴(yán)重阻礙了該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。論文的主要目的是通過對(duì)各種腦電信號(hào)數(shù)據(jù)識(shí)別，找到一個(gè)更加準(zhǔn)確、合理的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛠矸治瞿X電信號(hào)。論文基于腦神經(jīng)生理學(xué)特征，依據(jù)人體自發(fā)腦電位與思維活動(dòng)的關(guān)聯(lián)性，主要針對(duì)當(dāng)前腦-機(jī)接口應(yīng)用中實(shí)際存在的一些問題進(jìn)行研究，并對(duì)一些算

2、法改進(jìn)。論文進(jìn)行了如下幾個(gè)方面的研究： 首先，論文對(duì)常用的一些空間濾波器算法進(jìn)行對(duì)比研究。重點(diǎn)分析了它們降低頭骨影響，更好地突出神經(jīng)元活動(dòng)特征的能力。針對(duì)兩種主要的空間濾波算法——主成分分析法和盲源分離方法，進(jìn)行了深入的研究，通過對(duì)比它們消除腦電噪音的程度，指出了各自優(yōu)缺點(diǎn)；然后，論文結(jié)合拉普拉斯濾波算法和盲源分離方法，實(shí)現(xiàn)了HMM-AR模型在腦電頻率變換過程中的狀態(tài)監(jiān)測，提出了腦-機(jī)接口實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的時(shí)間動(dòng)態(tài)分割算法；再次，論文結(jié)

3、合神經(jīng)生理學(xué)知識(shí)，對(duì)兩類任務(wù)分離問題的腦-機(jī)接口競爭數(shù)據(jù)進(jìn)行了詳細(xì)的研究，利用公共空間模型算法和支持向量機(jī)分離器相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器自動(dòng)選擇特定的空間濾波器，并有效的實(shí)現(xiàn)了兩類任務(wù)分離。從而證明了基于支持向量機(jī)的公共空間模型算法在兩類任務(wù)分離問題上的有效性。然后對(duì)公共空間模型算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了多類任務(wù)識(shí)別的公共空間模型算法，到達(dá)了很好的效果。最后，為了提高腦狀態(tài)分類正確率，論文重點(diǎn)提出了時(shí)間—頻率—空間濾波器算法。論文對(duì)公共空間濾波器的

4、構(gòu)造進(jìn)行了改進(jìn)，提出了時(shí)變公共空聞濾波算法，結(jié)合腦電信號(hào)頻率特征，論文進(jìn)一步提出了時(shí)間—頻率—空間濾波器算法，該方法通過大量的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明，具有明顯提高分類識(shí)別率的作用。 本論文的特色在于針對(duì)當(dāng)前腦-機(jī)接口存在的一系列問題提出解決方案，為腦-機(jī)接口系統(tǒng)真正用于人們實(shí)際生活奠定基礎(chǔ)。其中的創(chuàng)新點(diǎn)如下： (1)根據(jù)μ和β波的特性，論文結(jié)合拉普拉斯濾波算法、獨(dú)立成分分析算法和HMM-AR算法實(shí)現(xiàn)了腦-機(jī)接口數(shù)據(jù)的時(shí)域分析。幾種

5、方法的結(jié)合能夠識(shí)別不同狀態(tài)下，腦電頻率的變換，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)區(qū)分“空閑”和“忙碌”兩種腦電信號(hào)狀態(tài)。 (2)針對(duì)多任務(wù)識(shí)別問題，對(duì)公共空間模型算法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種多類分離的算法。以競爭數(shù)據(jù)包為數(shù)據(jù)源證明了提出的多類分離算法的正確性、可行性，該算法不但能夠提高總的信息傳輸率，而且能夠保證較高的分類正確率。 (3)為了提高分類識(shí)別率，提出了一種新的公共空間算法--時(shí)變空間濾波算法。該算法中，公共空間濾波器的值不再是常數(shù)，而將

6、隨著時(shí)間變化而變化，它能夠有效的提高任務(wù)的識(shí)別率。 (4)針對(duì)減少訓(xùn)練時(shí)間，提高分類穩(wěn)定性的問題，論文提出了時(shí)間－頻率－空聞濾波器算法，這個(gè)算法是在時(shí)變空間濾波算法基礎(chǔ)之上，考慮了頻率的特點(diǎn)，通過簡單連接輸入信號(hào)，并進(jìn)行延時(shí)來實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的實(shí)用性。 總之，通過以上的工作，論文給出了一整套自發(fā)腦電信號(hào)的提取算法，包括嗓音消除、想象運(yùn)動(dòng)開始點(diǎn)的識(shí)別、腦電信號(hào)特征提取以及特征分類。論文研究成果經(jīng)過國際公開數(shù)據(jù)檢驗(yàn)