2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、混合型腦-機(jī)接口(Hybrid Brain Computer Interface,HBCI)是指在單一腦電信號(hào)模式基礎(chǔ)上加入一種或多種新的控制方式,如另一種腦電信號(hào)模式或者是心率、眼動(dòng)、血流變化等生理信號(hào),進(jìn)行混合控制的BCI。HBCI具有可完成任務(wù)種類多、識(shí)別準(zhǔn)確率高、控制方式靈活等優(yōu)點(diǎn),已成為改進(jìn)BCI系統(tǒng)性能研究的新方向。本文研究了融合運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)和眼動(dòng)信號(hào)的混合腦-機(jī)接口在線控制系統(tǒng),包括腦電和眼電信號(hào)的采集、預(yù)處理、特征提

2、取和模式識(shí)別方法,并完成了實(shí)時(shí)控制小四軸飛行器的飛行操作實(shí)驗(yàn)。本文主要研究工作如下:
 ?。?)在分析比較了時(shí)域分析法、時(shí)頻域分析法和共空間模式(Common Spatial Pattern,CSP)等特征提取方法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了OVO-CSP(One Versus One CSP)算法和OVR-CSP(One Versus the Rest CSP)算法提取多類別腦電信號(hào)的特征。
 ?。?)對(duì) EEG信號(hào)的模式識(shí)別方法進(jìn)行

3、了研究改進(jìn)。詳細(xì)分析了 OVR-SVM(One Versus the Rest Support Vector Machine)、OVO-SVM(One Versus One Support Vector Machine)、DAG-SVM(DAG Support Vector Machine)等多種分類方法各自的優(yōu)缺點(diǎn),提出了一種新的雙層SVM分類器結(jié)構(gòu)對(duì)四類腦電信號(hào)進(jìn)行分類。用2008年競賽數(shù)據(jù)集data set2a驗(yàn)證了該雙層SVM分

4、類器結(jié)構(gòu)的分類正確率,并與DAG-SVM方法進(jìn)行了對(duì)比。本文提出方法雖然訓(xùn)練時(shí)間比 DAG-SVM略長,測試時(shí)間與 DAG-SVM相差不多,而其分類正確率明顯高于DAG-SVM。
 ?。?)提出用雙樹復(fù)小波變換(DTCWT)提取眼電信號(hào)的特征參數(shù),解決了離散小波變換(DWT)提取眼電信號(hào)特征時(shí)存在的頻率混疊、平移敏感性等缺陷。根據(jù)Donoho閾值去噪理論估計(jì)DTCWT分解后各層小波系數(shù)的閾值,閾值重構(gòu)后進(jìn)行下采樣將其作為眼電信號(hào)的

5、特征參數(shù)。采用SVM和時(shí)域特征相結(jié)合的方法進(jìn)行分類,SVM分類器識(shí)別眼動(dòng)為水平方向上的運(yùn)動(dòng)或垂直方向上的運(yùn)動(dòng),再用眼電信號(hào)的時(shí)域特征識(shí)別水平或垂直方向上的眼動(dòng)模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該分類方法能有效識(shí)別眼球的掃視模式和連續(xù)眨眼模式。
 ?。?)搭建了混合腦-機(jī)接口在線控制實(shí)驗(yàn)平臺(tái),在Emotiv EPOC腦電采集儀上擴(kuò)展了眼電信號(hào)采集電極,將數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳回計(jì)算機(jī)。在 MATLAB2015和 VS2010上分別編寫了GUI控制界面,設(shè)計(jì)了

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