腦電信號(hào)控制智能輪椅的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、腦電信號(hào)(Electroencephalogram,EEG)是腦神經(jīng)細(xì)胞群電生理活動(dòng)的綜合反映,其中蘊(yùn)涵著豐富的生理、心理信息。人體在動(dòng)作或者進(jìn)行思維任務(wù)時(shí),腦電信號(hào)都會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的變化。通過(guò)腦電信號(hào)分析,解讀出操作者的意愿,獲得相應(yīng)的控制信息,進(jìn)而控制外部對(duì)象的人機(jī)接口技術(shù),已經(jīng)成為生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
   本文研究了腦電信號(hào)的采集、預(yù)處理、特征提取、以及基于腦電信號(hào)的模式識(shí)別等方法,并設(shè)計(jì)了相應(yīng)的腦電信號(hào)控制輪椅的方

2、案。論文階段所做的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
   (1)在腦電信號(hào)預(yù)處理方面,提出了一種改進(jìn)閾值的平移不變量小波消噪算法。首先在重復(fù)循環(huán)平移原始信號(hào)消除不連續(xù)點(diǎn)相互干擾的基礎(chǔ)上,分別進(jìn)行小波分解;其次使用改進(jìn)的閾值量化算法,通過(guò)處理小波系數(shù)模的冪次和閾值的冪次來(lái)估計(jì)小波系數(shù),并重構(gòu)信號(hào);最后通過(guò)重構(gòu)信號(hào)的相反平移求出各次處理的平均值,得到消噪后的信號(hào)。通過(guò)頻譜分析發(fā)現(xiàn)消噪后的腦電信號(hào)有效保留腦電信號(hào)4種基本節(jié)律δ波、θ波、α波和β

3、波,同時(shí)消除了高頻的噪聲干擾。此外,與傳統(tǒng)的閾值消噪法相比,該方法提高了信噪比,降低了均方誤差。
   (2)提出了一種分步進(jìn)行的模式識(shí)別方法,首先提取運(yùn)動(dòng)想象和非運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)節(jié)律波小波能量和小波熵特征,利用二叉樹(shù)支持向量機(jī)模式識(shí)別。若識(shí)別結(jié)果為非運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào),則停止識(shí)別;若識(shí)別結(jié)果為運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào),則通過(guò)小波包變換將其C3,C4,Cz導(dǎo)從頻域上擴(kuò)展成99導(dǎo)信號(hào),用CSP算法提取特征,并通過(guò)二叉樹(shù)支持向量機(jī)繼續(xù)識(shí)別。該

4、方法用于第四屆BCI國(guó)際競(jìng)賽數(shù)據(jù)(Data sets2a),最優(yōu)識(shí)別結(jié)果的Kappa系數(shù)達(dá)到0.50以上,驗(yàn)證了該方法的有效性。
   (3)以Patrafour電動(dòng)輪椅為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的腦電信號(hào)控制輪椅的方案。設(shè)計(jì)了腦電信號(hào)采集輔助軟件,采集低頭、抬頭、鼓氣、吞咽、深呼吸、伸舌6個(gè)動(dòng)作狀態(tài)下的腦電信號(hào),用小波包變換和CSP方法進(jìn)行特征提取,并用二叉樹(shù)SVM進(jìn)行模式分類(lèi),識(shí)別結(jié)果的Kappa系數(shù)高于0.52,證明上述規(guī)定動(dòng)

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