腦電特征信號自動提取與識別方法的研究.pdf

1、腦電特征信號的檢測與識別是生理電信號在工程領域中的一個重要應用。該研究的主要目的是實現(xiàn)腦-計算機接口——把腦電信號轉(zhuǎn)換為控制信號的系統(tǒng)。國際上許多學者為此投入了大量的研究工作，研究方法主要是對不同導聯(lián)利用頻譜分析和相關模型及能量統(tǒng)計等來尋找思維過程中的獨立特征并對它們分類，多數(shù)人使用誘發(fā)腦電信號用于控制。但產(chǎn)生誘發(fā)腦電信號需要一定的外界刺激，難以靈活實現(xiàn)人腦的主動控制，并且這種方法需要花費大量的時間用于受試者的刺激訓練，使其應用性受到限

2、制。 為此，在查閱眾多相關文獻和進行大量實驗的基礎上，針對自發(fā)腦電信號提出了一種新的研究方法：腦電信號(EEG)是一種的非平穩(wěn)信號，由于其信號較弱，很容易淹沒在噪聲中，小波分析對非平穩(wěn)隨機信號具有良好的時頻局部特性和變焦能力，通過多層小波分解可有效的將EEG主要能量信息從噪聲中提取出來。自發(fā)腦電的產(chǎn)生往往表現(xiàn)為信號的一個突變，但即使是在安靜狀態(tài)下，EEG也常會伴有小范圍的非平穩(wěn)變化，為排除這種干擾，筆者設計了一種雙小窗的方法來檢

3、測特征腦電的突變，具有較好的抗干擾性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡最大特點是有很強的多輸入并行處理能力、非線性映射能力，以及通過新的學習獲得自適應性的能力。還設計了一個單隱層的BP網(wǎng)絡，然后把一些典型的特征信號向量作為神經(jīng)元網(wǎng)絡的輸入，并指定其輸出結(jié)果，然后對網(wǎng)絡進行訓練，收斂后，在其輸出端即可實現(xiàn)對特征信號樣本進行分類。 為便于系統(tǒng)分析腦電信號，又設計了一套分析軟件，整個軟件系統(tǒng)是在MATLAB7.0的環(huán)境下編寫的，主要實現(xiàn)讀入從腦電圖儀采集