基于運動想象的腦電信號分類與腦機接口技術研究.pdf

1、腦機接口是一種不依賴于大腦外周神經與肌肉組成的正常輸出通路的通訊控制系統(tǒng)，由于該技術具有巨大的理論研究價值以及實際應用前景，成為近年來生物醫(yī)學工程領域中研究的熱點。對運動想象腦電信號進行分類研究，是腦機接口研究領域的一個重要分支。 根據河北省自然科學基金資助項目“基于EEG的腦機接口技術研究”（編號：E2006000034）的要求，本文對運動想象腦電信號提取的實驗方案進行了設計，對采集得到的腦電數據分別提取能量特征以及復雜度特征

2、進行了分類研究，同時建立了實時在線腦機接口系統(tǒng)，并對腦機接口技術的實際應用進行了探索性研究。主要內容如下： 1．設計了基于想象左手、右手和腳部運動的腦電信號采集實驗方案。對腦電信號產生原理，運動想象腦電信號的特點進行詳細的闡述，根據腦電信號記錄儀器的功能及特點，設計了提取運動想象過程中腦電信號的實驗方案，提取得到了對應三種不同運動想象任務的腦電數據，為后續(xù)的離線分析處理提供了數據基礎。 2．進行了以腦電信號能量為特征的分

3、類研究。對應在線腦機接口研究需要，對腦電信號進行平穩(wěn)性假設，采用傅立葉變換提取特定頻率段的能量特征，將該特征作為分類依據，進行了分類研究。所采用的特征提取方法、特征頻段能量確定方法及分類結果都被應用于在線腦機接口系統(tǒng)設計中。根據腦電信號非線性、非平穩(wěn)的特點，采用希爾伯特—黃變換對信號進行了時頻分析，提取綜合考慮時間-頻率-空間信息的能量特征作為分類依據。通過對該方法提取得到特征采用過濾和封裝混合特征選擇方法進行優(yōu)化處理。分類結果證明，該

4、特征提取方法以及特征選擇方法的有效性。 3．進行了以腦電信號的非線性復雜度為特征的分類研究。以非線性動力學指標-樣本熵作為不同運動想象任務時腦電信號的特征，以支持向量機作為分類器，進行了分類研究。將特征子集與分類器參數聯合優(yōu)化的思想應用于分類研究中，為解決分類速度和分類精度之間的矛盾提供了一種可行方法，并獲得了較好的分類效果。 4．建立了在線腦機接口系統(tǒng)。在前期離線數據分析的基礎上，設計了基于運動想象腦電信號的在線腦機接