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基于EEG的脑机接口技术研究与实现

梁致汉  
【摘要】:脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)已经成为国内外研究的热点,涉及脑科学、康复医学、智能信息处理等多个领域,不需要依赖人体正常的运动机能,力求在人类大脑和生存环境中电气类设备之间搭建一种相互交流信息的新手段。本文主要研究基于运动想象脑电(Electroencephalogram,EEG)信号的脑机接口系统,判别出已知的几种想象任务下的EEG特征模式。主要在实验设计、脑电信号的特征提取、对提取到的特征进行分类,以及BCI系统设计搭建等几个方面开展工作。提出了将独立分量分析算法(ICA)和共空间模式(CSP)特征提取算法相结合的方式,首先将原始脑电信号分解为多个独立分量,去除干扰成分,重构后再进行空间滤波。考虑到在采集脑电信号的过程中,环境的干扰以及受试者自身原因难以避免,脑电信号中势必包含很多伪迹和无关成分,特别是眼电、肌肉电等幅度较大,很容易覆盖真实脑电。因此首先利用ICA对采集到的数据独立分量分析,去除不相关成分,重建信号。然后根据多导联信号的空域特征,对其进行空间投影,构建出滤波器提取脑电信号相关频段相关同步去同步的空间特征。提取出不同思维任务下的空域特征后采用支持向量机的方法对特征向量进行判别。本文最后设计了机器人控制系统平台和算法验证实验方案,对系统软件和硬件进行了设计和实现,并做了一定量的实验。实验结果表明,按照本文提出算法处理数据具有较好的分类正确率,为进一步研究在线脑机接口系统奠定了基础。


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