多类运动想象脑电模式识别及其在电动轮椅控制上的应用

【摘要】脑-机接口是一种不依赖外周神经和肌肉组织的参与，在大脑和计算机或其他电子设备之间直接建立交流和控制通路的技术，从而将大脑信号解读成相应的命令来实现与外部世界的交流与控制。该技术不仅具有重要的理论研究价值，还具有实际的应用前景，已成为生物医学工程领域的研究热点之一，而基于运动想象脑电信号的研究是脑-机接口的一个重要分支。本文的研究建立在国家自然科学基金资助项目(61201302)的要求上，从课题的研究背景及意义出发，介绍了脑电信号的特点，分析了运动想象脑电信号的预处理、特征提取、模式分类的方法。本文进一步介绍了本文脑电信号的采集装置及方案，并通过其对脑电信号进行处理，然后将特定的运动想象任务转化为与其相对应的控制命令，最后输入到电动轮椅上，控制其完成特定的运动。本文完成了以下研究工作，并取得了一些研究成果：(1)脑电信号预处理阶段：本文采用优化的广义权重估计算法对脑电信号进行预处理，它可以在一定程度上消除与运动无关的信号，同时也可以增强运动想象的信噪比，从而为脑电信号的特征提取和模式分类提供好的基础条件。(2)脑电信号特征提取阶段：从常规运动想象激活的局部脑区分析的角度出发，考虑到运动想象脑电信号中存在很多与运动想象无关的频率信号，而共空间模式特征提取方法缺少对频率信息的处理，本文提出了一种双树复小波与共空间模式相结合的特征提取方法。该方法首先选取特定通道的脑电信号，然后利用双树复小波多尺度分解，获取适当的频段，接着将各频段的信号联合起来输入到空间滤波器中，从而得到所需的特征向量。此外，从复杂脑功能网络的角度出发，又提出了一种基于脑功能网络邻接矩阵分解的新方法。该方法首先采用多通道运动想象脑电信号构建脑功能网络，然后对相应的邻接矩阵进行奇异值分解，依据矩阵奇异值特征向量定义了脑电的特征参数，最后将其组合为特征向量。(3)脑电信号模式分类阶段：为了提高BCI系统中分类精度和分类速度，提出了一种基于深度自编码降维的主轴动态核聚类分类方法。首先，为了降低特征向量之间的相关性和计算的复杂度，引入深度自编码方法将特征向量进行降维处理，然后利用主轴动态核聚类分类进行分类识别。另外，由于支持向量机能够解决小样本估计、非线性、非平稳信号的分类问题，所以本文设计了基于多核学习支持向量机的多类分类器，可使分布复杂的数据信息在高维的特征空间中得到更充分的体现，在减少支持向量数目的同时提高分类精度。(4)电动轮椅控制实验：首先设计四类运动想象的实验范式，并采集相应的脑电信号，然后将利用优化的广义权重估计算法实现盲源分离，接着采用双树复小波-共空间模式相结合的方法提取出脑电特征向量，进而使用多核学习支持向量机多类分类器对所得特征向量进行分类识别，最后将识别结果转化为控制命令控制电动轮椅运动，三名受试者的平均正确率分别为66.78%，76.58%和72.53%。
【作者】昌凤玲；
【导师】佘青山；
【作者基本信息】杭州电子科技大学，控制工程，2014，硕士
【关键词】脑-机接口；运动想象；双树复小波；脑功能网络；核聚类；多核学习；

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