基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的分析研究.pdf

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

2、ERD)特征。通過對(duì)運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特征提取及分類,可以判斷想象者的運(yùn)動(dòng)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(shí)現(xiàn)其應(yīng)用價(jià)值。本文主要分析和討論運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的特征提取和分類算法,重點(diǎn)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(shí)別算法,采用第四屆腦-機(jī)接口(BCI)國際競(jìng)賽數(shù)據(jù),并用Matlab進(jìn)行實(shí)驗(yàn)處理。具體內(nèi)容如下:首先,概述了腦電信號(hào)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,及腦電信號(hào)的研究對(duì)教育的影響。其次,介紹了大腦的結(jié)構(gòu)及腦電

3、信號(hào)的特點(diǎn)及分類,同時(shí)簡述了運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的研究基礎(chǔ),為本文的實(shí)驗(yàn)研究作理論準(zhǔn)備。第三,簡介了獨(dú)立分量分析的基本理論,并對(duì)本文運(yùn)動(dòng)想象實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述,同時(shí)利用eeglab平臺(tái),采用FastICA算法對(duì)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(duì)本文實(shí)驗(yàn)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(duì)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(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取出的特征參數(shù)進(jìn)