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运动想象脑电信号识别方法及仿生机械手控制研究

何大权  
【摘要】:脑-机接口(Brain-computerinterface,BCI)可通过控制医疗器械、轮椅、机械手、智能家居等外部设备表达大脑活动信息,实现恢复甚至增强人类身体能力的目的。但BCI技术和系统的研发仍处于实验室阶段,投入实际应用的BCI系统为数不多,这是由于识别算法的精确度与复杂度制约了实时BCI系统的实现。基于此,本文对运动想象(Motor imagination,MI)脑电信号(Electroencephalogram,EEG)识别方法及仿生机械手控制展开研究,旨在实现大脑与仿生机械手之间的交互。本文从减少伪迹信号、增加分类数目、提高分类精度的角度进行研究,主要研究成果如下:(1)实验范式研究。针对机械手多自由度运动所需控制信号较多的问题,在二分类以及三分类运动想象的基础上,设计了左右手的二分类及手部抓握、屈腕、屈肘的三分类共二层的运动想象实验范式。共采集了 12名被试者脑电信号作为数据集。(2)预处理及特征提取方法研究。针对脑电信号本身幅值微弱、易受干扰,进而影响BCI系统性能的问题,采用Butterworth带通滤波、共平均参考(Common average reference,CAR)和独立成分分析(Independentcomponentanalysis,ICA)对脑电信号在时、频、空域上进行联合降噪,以提高信噪比。对共空间模式(Common spatial pattern,CSP)在正则化重构协方差矩阵的基础上引入最大熵原理,以减小小样本对协方差矩阵的病态影响。并且通过同种模式识别算法的分类结果证明了经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)结合最大熵共空间模式具有更好的特征提取能力。(3)模式识别方法研究。为了对左右手动作进行二分类再三分类,构建了二叉树孪生支持向量机模型对脑电信号进行分类。采用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)对孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TWSVM)的惩罚因子进行寻优,并与网格搜索优化(Grid Search,GS)的TWSVM在识别率上进行对比,实验数据表明本文采用的WOA-TWSVM对比GS TWSVM在模式识别上得到了更好的分类结果。本文进一步将WOA-TWSVM算法与其他分类方法进行对比,实验表明WOA-TWSVM均取得了最高的识别率。(4)仿生机械手控制研究。分别在软件和硬件上对仿生机械手控制系统进行了研究,设计了基于STM32F103C8T6处理器为核心的仿生机械手系统硬件结构,实现了仿生机械手抓握、屈腕以及屈肘的功能。在软件上基于Matlab GUI编程完成运动想象信号的处理以及控制信号的生成任务。为检验仿生机械手控制系统的性能,设计并采集第二次运动想象任务实验,实验结果证明了本文提出脑电信号处理算法的识别准确性和仿生机械手控制系统的有效性。


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