基于腦—機接口的想象運動腦電信號的分析.pdf

1、腦-計算機接口(Brain Computer Intearfce，BCI)是在人腦和計算機或其它電子設(shè)備之間建立的一種直接信息交流和控制通道，是一種不依賴于常規(guī)大腦輸出通路(外周神經(jīng)和肌肉組織)的全新信息交流系統(tǒng)。BCI作為一種全新的信息交換與控制技術(shù)，為癱瘓病人，特別是那些喪失了基本肢體運動功能但思維正常的患者，提供一種與外界進行信息交流與控制的新途徑，正受到越來越廣泛的關(guān)注。本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上對基于BCI系統(tǒng)的想象運動腦電信

2、號的意識任務(wù)識別進行了以下幾個方面的研究： (1)提取腦電信號的多個特征量針對Graze BCI提供的數(shù)據(jù)，采用功率譜熵、近似熵、樣本熵和嵌入空間分解四種方法，來實現(xiàn)想象左右手運動兩種意識任務(wù)的特征提取，并且分析比較其優(yōu)缺點。最終分類結(jié)果表明，四種方法都取得了較好的效果，其中功率譜熵達到了90％的較高分類正確率。 (2)設(shè)計分類器在分類方法上，提出基于時間累積的時變線性分類器的設(shè)計方法，分類正確率較Fisher線性分類器

3、有明顯的提高，能夠很好的識別出想象左右手運動兩種意識任務(wù)，獲得了比較滿意的結(jié)果。 (3)對BCI系統(tǒng)性能進行評價從分類正確率、信噪比、互信息等方面給出了不同特征量的BCI系統(tǒng)效果。結(jié)果顯示，功率譜熵和時變線性分類器相結(jié)合的BCI系統(tǒng)性能最好。 研究結(jié)果表明：當(dāng)提取適當(dāng)?shù)?、可反映不同意識任務(wù)狀態(tài)的有效信息，并采用合適的分類器時，不同的意識任務(wù)狀態(tài)能夠正確的分類識別。功率譜熵特征充分體現(xiàn)了想象運動時腦電信號的變化趨勢，是想象