基于運動想象的單通道腦電分類方法研究.pdf

1、腦科學(xué)是21世紀(jì)的前沿科學(xué)之一，21世紀(jì)也被稱為―腦的世紀(jì)。腦機接口技術(shù)是腦科學(xué)研究領(lǐng)域的重要組成部分，它不僅拉近了人類與機器智能之間的距離，同時在腦功能疾病或者是神經(jīng)康復(fù)領(lǐng)域的研究中具有重要的臨床意義。本文主要的研究方向是基于運動想象的腦機接口，主要內(nèi)容為單通道運動想象腦電分類方法研究，包括腦電特征提取，腦電的分類等關(guān)鍵技術(shù)的研究。具體工作方法和成果如下。
　　(1)實現(xiàn)了單通道腦電的特征提取與分類。采用共同空間模型算法作為主要

2、的特征提取方法，由于共同空間模型在處理單通道腦電數(shù)據(jù)時的局限性，利用短時傅里葉變換將腦電數(shù)據(jù)分解為二維的時頻矩陣，以使得共同空間模型算法在單通道的腦電特征提取上獲得較好的表現(xiàn)，并結(jié)合支持向量機作為主要的模式識別方法。
　　(2)研究一種數(shù)據(jù)篩選算法并用于單通道腦電的分類。通過采用基于近似聯(lián)合對角化的數(shù)據(jù)篩選方法對用于訓(xùn)練的腦電實驗樣本進(jìn)行質(zhì)量評估，使得低質(zhì)量的樣本在計算過程中獲得較低的權(quán)重，從而達(dá)到提高系統(tǒng)性能的目的。通過實驗結(jié)果

3、的對比，加入數(shù)據(jù)篩選算法后的實驗結(jié)果比加入之前的實驗結(jié)果在一定程度上獲得了改善。
　　(3)提出了一種加強的單通道腦電數(shù)據(jù)篩選方法?？紤]到實驗過程中的不確定因素可能導(dǎo)致一些無效的實驗數(shù)據(jù)，但是這些實驗數(shù)據(jù)在經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選后仍然對實驗結(jié)果產(chǎn)生一定的影響，于是本文提出了加強的數(shù)據(jù)篩選方法，即適當(dāng)剔除一些低質(zhì)量的實驗數(shù)據(jù)來獲得更好的實驗結(jié)果。通過實驗結(jié)果對比，各個通道在剔除適當(dāng)?shù)膶嶒灁?shù)據(jù)后，平均分類準(zhǔn)確率提高2個百分點以上。
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