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《上海交通大学》 2008年
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自发脑电脑机接口模式识别关键技术与实验研究

吴婷  
【摘要】: 大脑是人体中最复杂的部分,也是宇宙中迄今所知最为复杂的组织结构,脑科学的研究已经成为当代科学研究的热点。由于大脑自身的复杂性,神经联系的丰富多样性,使得大脑研究成为一项十分复杂的课题,正是这种多样性、复杂性决定了脑研究方法的多样和复杂。脑电图检测(Electroencephalography, EEG)成为目前客观记录脑机能状态变化的重要方法之一,而基于EEG的脑机接口(Brain computer interface, BCI)也已成为脑科学的一个新兴研究课题。 脑机接口是不依赖于脑的正常输出通路(外周神经系统及肌肉组织)的脑-机(计算机或其它装置)通讯系统,是一种新颖的人机接口方式。它是人类了解和提高脑功能的重要手段,在残疾人康复、正常人辅助控制、娱乐、脑认知等领域有着广泛的应用前景。 脑机接口系统中采用的控制信号包括两种类型:自发脑电和诱发脑电。其中,基于自发脑电信号的BCI系统基本工作原理是:人在某些情况下能够产生特定模式的自发EEG,并借助高性能的生物电信号采集系统进行记录;再经过设计的数据处理算法把脑电特征实时地提取出来,进而进行自动分类识别,从而实时判断出当前所处的思维状态;最后通过计算机将判断出来的思维状态翻译成预先设定的控制命令,实现人脑对计算机等外部设备的直接控制。本论文是针对自发脑电信号的模式识别算法及其应用进行研究,首先在自发脑电的信号处理方面,以提高识别精度为目标,围绕自发EEG的特征提取、特征选择和分类三个阶段进行研究,提出和应用了若干模式识别方法,并用标准竞赛数据进行初步检验;然后研究和设计了一种基于自发进行运动控制的BCI系统,在此基础上搭建了实验平台,设计了基于三种运动想象思维任务的实验范例,并用获取的实验数据对所提出的模式识别算法进行比较和分析,进一步验证这些方法的有效性。具体研究内容包括以下几个方面: 自发EEG特征提取算法研究:本文在分析现有特征提取方法及存在的问题的基础上,针对脑电信号的非平稳特性,提出了基于小波包分解系数及子空间能量的特征提取、基于经验模态分解和希尔波特变换的特征提取以及一种适用于只含有两类思维任务的BCI系统的阈值判定特征提取,并将提出方法与现有的基于自回归模型参数的特征提取、基于小波变换系数的特征提取进行比较,验证了提出的算法可以获取最佳特征,从而更加有效地进行后续的特征选择和分类。 自发EEG特征选择算法研究:特征选择是指从原始特征集中找到最有利于分类的特征子集,以提高分类器的精度和性能。本文提出一种基于基因优化的特征选择算法应用于脑机接口,并与现有的基于遗传算法的特征选择、基于Fisher距离的滤波算法进行比较,验证其有效性。 自发EEG特征分类算法研究:分类是依据输入的特征子集,输出特征应该归属的类别。本文将基于概率神经网络的分类、基于支持向量机的分类应用于脑机接口,提出有监督学习的概率神经网络学习算法以及利用基因优化支持向量机模型参数,并与无监督学习的神经网络分类、基于经验支持向量机的分类、基于遗传算法优化支持向量机参数的分类进行比较,证明了它们的有效性和优越性。 基于自发EEG的脑-机接口实验系统设计:围绕建立一套6-8通道自发脑电数据采集仪和运动控制机构的目标,完成了整个系统以及各模块的具体设计,包括放大网络、滤波网络、基于无线通信的电气隔离系统、基于USB的输入输出接口电路和基于无线通信的控制系统等模块。为后续的脑机接口扩展研究提供了前提。 对所研究的方法进行了理论分析之后,为检验这些方法的有效性,首先采用了2005年脑机接口国际竞赛的标准数据进行初步验证,再基于脑-机接口系统设计搭建实验平台,依据BCI竞赛中标准数据的产生来源,设计采用了三种运动想象任务的实验范例:想象左手拍篮球、想象右手拍篮球、想象右脚踩刹车,并对获得的实验数据进行分析处理,以识别精度为指标,将研究的模式识别方法与其它现有的识别方法进行比较,结果所提出的方法能够取得更好的识别效果。解决了该BCI系统的模式识别部分的关键问题,为下一步的工作打下了基础。 由于实验数据的局限性,所提出的模式识别算法的鲁棒性有待进一步验证,论文最后对所做工作和研究成果进行了总结,并提出了下一步的研究内容。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.4

【引证文献】
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1 汪春梅;癫痫脑电信号特征提取与自动检测方法研究[D];华东理工大学;2011年
2 叶柠;基于脑电信号的脑—机接口的关键技术与实验研究[D];东北大学;2010年
3 梁静坤;基于想象驾驶行为的脑电信号分析与脑机接口研究[D];河北工业大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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2 许冬冬;现代信号处理方法在脑电信号分类中的应用研究[D];昆明理工大学;2012年
3 侯秉文;运动想象脑机接口的特征提取与模式分类研究[D];西安电子科技大学;2012年
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5 任诗铭;人脑想象手动的脑电图数据分析[D];大连交通大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 程明,高上凯,张琳;基于脑电信号的脑—计算机接口[J];北京生物医学工程;2000年02期
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3 周颖,王涛,冯焕清,江朝晖;运动想象脑电的ERD/ERS分析[J];北京生物医学工程;2004年04期
4 相玉红,姚小军,张瑞生,刘满仓,胡之德,范波涛;用概率神经网络对多环芳烃的致癌性分类[J];兰州大学学报;2002年04期
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9 李冬辉,刘浩;基于概率神经网络的故障诊断方法及应用[J];系统工程与电子技术;2004年07期
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 赵转哲;姜忠宇;何慧娟;;Matlab在货车滚动轴承故障诊断中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2009年01期
6 李多田;张伟林;;结构无损检测与小波分析方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年03期
7 张纪全,刘桂芹,胡延霞,李伟,朱树干;自制脑伤合剂治疗外伤性痴呆临床观察[J];中医药临床杂志;2005年04期
8 韩世芬;;模糊自适应遗传算法在农村电站无功补偿优化中的应用[J];安徽农业科学;2008年08期
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10 何国栋;章姗姗;;基于小波变换的电力信号奇异性检测[J];安徽师范大学学报(自然科学版);2008年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 刘志雄;杨光祥;;基于轮盘赌概率分配编码方法的并行机调度优化[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
2 李会军;叶宾;;一种基于递归BP神经网络的多步预测控制方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
3 高克芳;;基于小波包和样本熵的脑电信号的分类方法研究[A];2011年通信与信息技术新进展——第八届中国通信学会学术年会论文集[C];2011年
4 王东森;孙勇军;;多维Laplace小波及其在颤振飞行试验中的应用[A];第十届全国空气弹性学术交流会会议论文集[C];2007年
5 宋婧婧;王健平;;有限谱小波基函数及其应用[A];北京力学会第15届学术年会论文摘要集[C];2009年
6 胡景明;张邦宁;;小波变换和Viterbi算法用于GMSK信号解调技术研究[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
7 李建华;王荣;徐智勇;朱勇;;一种新的应用小波变换的直接检测BOTDR系统[A];全国第十三次光纤通信暨第十四届集成光学学术会议论文集[C];2007年
8 宋宇;张元平;周海军;;基于小波变换的图像去噪中两个关键问题研究[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
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10 艾宪芸;肖无云;王善强;;小波变换方法在gamma谱解析中的应用[A];第十四届全国核电子学与核探测技术学术年会论文集(下册)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 魏海霞;爆破地震波作用下建筑结构的动力响应及安全判据研究[D];山东科技大学;2010年
2 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 刘文海;水下被动目标瞬态特征检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 曹宇;利用遗传算法对声障板优化设计的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 陈得宇;基于MAS的智能电压控制系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 王德才;基于能量分析的地震动输入选择及能量谱研究[D];合肥工业大学;2010年
7 胡沙;面向服务的模具企业信息系统集成平台关键技术研究[D];华中科技大学;2010年
8 何英;干旱区典型流域水资源优化配置研究[D];新疆农业大学;2010年
9 汪春梅;癫痫脑电信号特征提取与自动检测方法研究[D];华东理工大学;2011年
10 苏煜;基于SCF范式的在线P300脑机接口研究[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
2 张静;协同产品开发过程规划方法研究[D];山东科技大学;2010年
3 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
4 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
5 丁雷;白鼠脑电信号远控采集处理系统的设计与研究[D];山东科技大学;2010年
6 张庆伟;基于小波变换的阈值图像去噪方法[D];山东科技大学;2010年
7 郑伟光;基于小波变换的信号调制方式识别方法[D];长春理工大学;2010年
8 任泉;基于光纤传感的细纱小张力检测技术研究[D];浙江理工大学;2010年
9 李会臣;基于时频分析的齿轮故障机理及诊断研究[D];郑州大学;2010年
10 黄铖;无人艇的有限元参数化建模与变截面优化方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 高湘萍;吴小培;沈谦;;基于脑电的意识活动特征提取与识别[J];安徽大学学报(自然科学版);2006年02期
2 程明,高上凯,张琳;基于脑电信号的脑—计算机接口[J];北京生物医学工程;2000年02期
3 吴小培,冯焕清,周荷琴,王涛;独立分量分析及其在脑电信号预处理中的应用[J];北京生物医学工程;2001年01期
4 周颖,王涛,冯焕清,江朝晖;运动想象脑电的ERD/ERS分析[J];北京生物医学工程;2004年04期
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6 沈广泽;司峻峰;宁新宝;;一种用于脑机接口的模式识别方法[J];北京生物医学工程;2007年06期
7 李舜酩,杨涛;盲源信号分离及其发展[J];传感器技术;2005年04期
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10 尧德中;刘铁军;雷旭;杨平;徐鹏;张杨松;;基于脑电的脑-机接口:关键技术和应用前景[J];电子科技大学学报;2009年05期
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 贾文川;四足机器人脑机协作导航与规划[D];华中科技大学;2011年
2 程龙龙;BCICFES重建运动神经系统的信号处理与控制关键技术研究[D];天津大学;2010年
3 赵海滨;脑—机接口的特征提取和分类方法研究[D];东北大学;2009年
4 何庆华;基于视觉诱发电位的脑机接口实验研究[D];重庆大学;2003年
5 张旭秀;盲源分离及其在脑电信号处理中应用的研究[D];大连理工大学;2006年
6 刘伯强;脑机接口分类算法及实验研究[D];天津大学;2005年
7 朱晓源;EEG脑机接口的连续预测方法研究[D];中国科学技术大学;2007年
8 魏庆国;基于运动想象的脑—机接口分类算法的研究[D];清华大学;2006年
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中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 武建;盲源分离研究及其在脑电信号分析中的应用[D];大连理工大学;2006年
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3 魏文庆;基于EEG的BCI的研究与设计[D];浙江大学;2007年
4 张新闻;脑—机系统中特征提取方法的研究[D];兰州理工大学;2007年
5 王健;基于独立分量分析的脑电信号消噪[D];河北工业大学;2006年
6 陈颖萍;基于小波和独立分量分析的脑电信号预处理研究[D];华中科技大学;2006年
7 谷少东;基于运动想象的脑机接口的研究与设计[D];浙江大学;2008年
【二级引证文献】
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1 李红利;癫痫脑电信号的非线性分析[D];天津大学;2012年
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1 孙甲文;表面肌电信号预处理技术研究[D];哈尔滨理工大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 程明,高上凯,张琳;基于脑电信号的脑—计算机接口[J];北京生物医学工程;2000年02期
2 徐丁峰,程明,高小榕,高上凯;数字信号处理器在脑-机接口系统中的应用[J];北京生物医学工程;2002年04期
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4 张瑞生,阎爱侠,刘满仓,胡之德;人工神经网络用于酸性染料的分类[J];高等学校化学学报;1997年11期
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6 李宏贵,李兴国;灰度图像的子块压缩方法[J];红外与激光工程;2002年05期
7 戴乾圜;化学致癌剂及化学致癌机理的研究——多环芳烃致癌性能的定量分子轨道模型——“双区理论”[J];中国科学;1979年10期
8 程明,任宇鹏,高小榕,王广志,季林红,高上凯;脑电信号控制康复机器人的关键技术[J];机器人技术与应用;2003年04期
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10 陈根社,陈新海;应用遗传算法设计自动交会控制器[J];西北工业大学学报;1994年02期
【相似文献】
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2 朱文明;高诺;;脑机接口技术研究概述[J];信息技术与信息化;2008年06期
3 高诺;鲁守银;张运楚;姚庆梅;;脑机接口技术的研究现状及发展趋势[J];机器人技术与应用;2008年04期
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5 李波;刘杨;周宗潭;;嵌入式脑机接口系统的软件设计与实现[J];计算机仿真;2007年07期
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9 黄漫玲;吴平东;毕路拯;刘莹;;闪光视觉诱发电位在脑机接口中的应用研究[J];计算机应用与软件;2009年11期
10 王洪涛;;视觉诱发电位脑机接口关键技术研究[J];重庆文理学院学报(自然科学版);2010年01期
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2 钱久超;夏斌;杨文璐;;基于P300诱发电位的脑机接口技术研究综述[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 陶霖密;穆煜;杨澍;张中元;马旭龙;;人-车交互系统的设计与实现[A];第18届全国多媒体学术会议(NCMT2009)、第5届全国人机交互学术会议(CHCI2009)、第5届全国普适计算学术会议(PCC2009)论文集[C];2009年
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5 岳鹏;苗丹民;邱玉辉;;一种眼动型脑机接口的设计原理[A];计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议论文集(下册)[C];2006年
6 赵丽;万柏坤;高扬;;基于脑电信号α波的电动小车控制系统研究[A];先进制造技术论坛暨第三届制造业自动化与信息化技术交流会论文集[C];2004年
7 王璐;吴小培;郭晓静;;基于动态独立分量分析的μ节律提取[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集(上册)[C];2007年
8 李丽君;黄思娟;吴效明;熊冬生;;基于运动想象的脑电信号特征提取与分类[A];中国仪器仪表学会医疗仪器分会2010两岸四地生物医学工程学术年会论文集[C];2010年
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10 刘天;王珏;燕楠;王婧;王国利;;脑电生物反馈治疗系统的设计改进与预实验研究[A];第七届全国康复医学工程与康复工程学术研讨会论文集[C];2010年
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1 环科;意念移物-脑机接口技术演绎科技神话[N];福建科技报;2008年
2 本报记者 马文方;脑机接口:互联网遥远的疆界[N];中国计算机报;2010年
3 本报记者 孙燕燕;洪波:脑机接口传递思维[N];北京科技报;2010年
4 本报记者 罗朝淑;脑机接口:唤起神经康复的新希望[N];科技日报;2011年
5 实习生 陈明立;脑机接口,开启“心灵感应”时代[N];科技日报;2010年
6 猛犸;可见的大脑“意念控制”[N];电脑报;2009年
7 徐娜;神奇发带为大脑做体检[N];大众科技报;2010年
8 清水 编译;超人并非遥不可及[N];计算机世界;2010年
9 记者 刘正午;贺斌:站在读脑技术前沿[N];医药经济报;2010年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵均榜;稳态视觉诱发电位的注意机制及其在脑机接口的应用[D];浙江大学;2012年
2 何庆华;基于视觉诱发电位的脑机接口实验研究[D];重庆大学;2003年
3 龙锦益;脑信号分析的算法研究与多模态脑机接口[D];华南理工大学;2012年
4 余天佑;多模态与多自由度脑机接口研究[D];华南理工大学;2013年
5 吴婷;自发脑电脑机接口模式识别关键技术与实验研究[D];上海交通大学;2008年
6 朱晓源;EEG脑机接口的连续预测方法研究[D];中国科学技术大学;2007年
7 苏煜;基于SCF范式的在线P300脑机接口研究[D];浙江大学;2010年
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10 程明;基于脑电信号的脑—计算机接口的研究[D];清华大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐江;基于实时脑机接口的无线遥控车系统[D];重庆大学;2010年
2 何嘉全;脑机接口系统软件的初步设计[D];西安电子科技大学;2013年
3 刘家乐;基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统的设计与研究[D];安徽大学;2011年
4 胡凯;基于运动想象的在线脑机接口的初步研究[D];西安电子科技大学;2013年
5 刘佳进;三维视觉刺激器在运动想象脑机接口中的应用研究[D];重庆大学;2010年
6 吴太银;基于瞬态视觉诱发电位的实时无线脑机接口系统的研究与设计[D];重庆大学;2010年
7 王军丽;事件相关电位在脑机接口中的应用研究[D];大连交通大学;2013年
8 周丽娜;基于脑磁图的脑机接口方法研究[D];燕山大学;2011年
9 谢津;脑机接口中相关技术研究及在线系统实现[D];大连理工大学;2013年
10 章怀坚;基于大鼠的植入式脑机接口神经信号处理方法研究[D];浙江大学;2011年
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