基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運動想象腦電信號的分析研究.pdf

1、隨著人類腦計劃的實施,神經(jīng)信息學(xué)逐漸興起,同時促進(jìn)了人們對大腦的認(rèn)識。由此對腦電信號的研究也逐步深入。腦電信號(Electroeneephalogram,EEG)是腦神經(jīng)細(xì)胞電生理活動在大腦皮層和頭皮的總體反映,由于腦電信號與人的意識活動狀態(tài)有相關(guān)性,通過對腦電信號的分類處理,就可以識別不同的意識活動狀態(tài)。本文主要是分析運動想象類的腦電信號,運動想象是指想象肢體運動而沒有實際的肢體動作,產(chǎn)生的腦電信號具有事件相關(guān)同步(ERS)和去同步(

2、ERD)特征。通過對運動想象腦電信號的特征提取及分類,可以判斷想象者的運動意圖,從而將其意圖結(jié)果用于腦-機(jī)接口設(shè)備控制中,實現(xiàn)其應(yīng)用價值。本文主要分析和討論運動想象腦電信號的特征提取和分類算法,重點研究了基于AR模型的特征提取方法及BP網(wǎng)絡(luò)的分類識別算法,采用第四屆腦-機(jī)接口(BCI)國際競賽數(shù)據(jù),并用Matlab進(jìn)行實驗處理。具體內(nèi)容如下:首先,概述了腦電信號的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,及腦電信號的研究對教育的影響。其次,介紹了大腦的結(jié)構(gòu)及腦電

3、信號的特點及分類,同時簡述了運動想象腦電信號的研究基礎(chǔ),為本文的實驗研究作理論準(zhǔn)備。第三,簡介了獨立分量分析的基本理論,并對本文運動想象實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行描述,同時利用eeglab平臺,采用FastICA算法對其去噪預(yù)處理。第四,詳細(xì)論述了AR模型的基本理論,并根據(jù)理論依據(jù)對本文實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行模型定階及特征參數(shù)提取,為下一步分類作準(zhǔn)備。第五,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)規(guī)則進(jìn)行詳細(xì)闡述,在Matlab中利用BP網(wǎng)絡(luò)對實驗數(shù)據(jù)提取出的特征參數(shù)進(jìn)