Visual Studio2010與Matlab混合編程的研究及其在BCI系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行研究是腦科學(xué)研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容，在這一領(lǐng)域，腦機(jī)接口（Brain Computer Interface，BCI）系統(tǒng)既涉及醫(yī)學(xué)學(xué)科又涉及計(jì)算機(jī)通信與控制等學(xué)科，已成為這一領(lǐng)域中的熱點(diǎn)課題。采集到的腦電信號(hào)在經(jīng)過(guò)硬件處理之后可能仍然包含有大量的噪聲，為了保證信號(hào)后續(xù)處理分析結(jié)果的精準(zhǔn)性，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波等預(yù)處理。Kalman濾波是一種高效率濾波方法，能適應(yīng)多種不同條件的濾波工作，被廣泛地使用在信號(hào)處理工作、導(dǎo)航、自動(dòng)控制等

2、領(lǐng)域。使用Kalman濾波對(duì)采集到的腦電信號(hào)進(jìn)行了濾波處理，經(jīng)后續(xù)試驗(yàn)表明利用其對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理可以提高對(duì)信號(hào)特征的識(shí)別率。通過(guò)分析Matlab與C\C++等高級(jí)編程語(yǔ)言的優(yōu)缺點(diǎn)，使用了Matlab與C++兩者優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的混合編程的方式實(shí)現(xiàn)了Kalman濾波，該方法既實(shí)現(xiàn)了Matlab強(qiáng)大的數(shù)值方面運(yùn)算能力的跨平臺(tái)應(yīng)用，又有高級(jí)編程語(yǔ)言執(zhí)行效率高，界面編寫(xiě)功能強(qiáng)大的優(yōu)點(diǎn)，并將Kalman濾波器應(yīng)用于腦電信號(hào)的預(yù)處理，取得了較好的效果。

3、
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴介紹了腦電信號(hào)采集與處理中的腦機(jī)接口系統(tǒng)的大致組成及其工作流程，詳細(xì)介紹了本文在腦機(jī)接口系統(tǒng)信號(hào)處理模塊用到的 Kalman濾波算法及 ST（S-transform，S變換）算法和梯度Boosting（Gradient Boosting，GB）算法相結(jié)合的特征提取和分類識(shí)別算法的基本原理。⑵闡述了Matlab與VC++的優(yōu)點(diǎn)及缺點(diǎn)，介紹了相關(guān)文獻(xiàn)中前人整理過(guò)的傳統(tǒng)的VC++6.0這一工具與Matlab混

4、合編程的幾種方式，并介紹了當(dāng)前最新的VC++標(biāo)準(zhǔn)：C++0x/11標(biāo)準(zhǔn)以及VC++6.0的問(wèn)題及與VS的區(qū)別。在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了新版的Visual studio2010與Matlab R2012b的混合編程。⑶通過(guò)實(shí)例將Visual studio2010與Matlab R2012b混合編程的思想應(yīng)用到了腦機(jī)接口系統(tǒng)中，在對(duì)腦機(jī)接口系統(tǒng)預(yù)處理模塊中的信號(hào)濾波后，在此基礎(chǔ)上使用了 ST算法對(duì)采集到的運(yùn)動(dòng)想象信號(hào)進(jìn)行了特征提取，并使用GB算法