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文檔簡介
1、腦機接口(BrainComputer Interface,BCI)已經(jīng)成為國內(nèi)外研究的熱點,涉及腦科學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)、智能信息處理等多個領(lǐng)域,不需要依賴人體正常的運動機能,力求在人類大腦和生存環(huán)境中電氣類設(shè)備之間搭建一種相互交流信息的新手段。
本文主要研究基于運動想象腦電(Electroencephalogram, EEG)信號的腦機接口系統(tǒng),判別出已知的幾種想象任務(wù)下的EEG特征模式。主要在實驗設(shè)計、腦電信號的特征提取、對提取到
2、的特征進行分類,以及BCI系統(tǒng)設(shè)計搭建等幾個方面開展工作。提出了將獨立分量分析算法(ICA)和共空間模式(CSP)特征提取算法相結(jié)合的方式,首先將原始腦電信號分解為多個獨立分量,去除干擾成分,重構(gòu)后再進行空間濾波。考慮到在采集腦電信號的過程中,環(huán)境的干擾以及受試者自身原因難以避免,腦電信號中勢必包含很多偽跡和無關(guān)成分,特別是眼電、肌肉電等幅度較大,很容易覆蓋真實腦電。因此首先利用ICA對采集到的數(shù)據(jù)獨立分量分析,去除不相關(guān)成分,重建信號
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