收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于深度神经网络的运动想象脑电信号分析

唐学斌  
【摘要】:脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)系统是一种直接建立在大脑和外部设备之间且不依赖于外围神经系统与肌肉组织的新型人机交互方式,实现了大脑与外界的直接信息交流。BCI系统的应用前景广阔,其关键技术是对脑电(Electroencephalogram,EEG)信号进行识别分类,并将分类结果转换为外部设备的控制命令。现如今深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在众多领域取得了广泛应用,这也为EEG信号研究提供了一种非常有效的分析工具。本文针对运动想象BCI系统中EEG信号的分析方法进行研究,旨在利用DNN算法提升运动想象EEG信号识别的精度与鲁棒性。在前人工作基础上,主要完成以下工作:1、介绍了EEG信号的分类和特点以及BCI系统的组成与分类;概述了运动想象脑机接口及其相关分析算法的国内外研究现状;阐述了DNN算法的相关理论基础,并在此基础上分析了利用DNN算法进行EEG信号分析的可行性。2、针对EEG信号信噪比低、随机性强等特点以及传统运动想象EEG信号分析方法中所存在的不足,提出了一种组合时-空域卷积神经网络(Temporal-Spatial Convolutional Neural Network,TSCNN)与堆叠自动编码器(Stacked Autoencoder,SAE)的新型端到端分析模型,并使用“全局-个体分类器”的训练模式帮助提升TSCNN-SAE模型的分类性能。采用三组BCI竞赛数据集进行模型的有效性验证,实验结果表明,TSCNN-SAE模型在两组二分类任务中分别取得了82.7%与90.6%的平均分类正确率,均高于单独训练的TSCNN与SAE模型、同项目竞赛冠军算法及其他代表性算法,且表现出在不同受试者间的普适性。此外,该模型在四分类任务中的平均识别率达到83.8%,接近于同项目竞赛冠军算法,但与近年来的优秀算法相比仍存有较大差距。3、在小样本量情况下的四类运动想象EEG信号识别任务中,参数复杂度较高的DNN模型无法得到充分训练,从而导致分类表现不佳。针对此问题,提出一种融合数据增强方案、一对多共同空间模式(One-Versus-the-Rest Common Spatial Pattern,OVR-CSP)算法和TSCNN的四类运动想象EEG信号分析模型,并尝试引入多数投票算法进行对比实验。结果表明,CSP-TSCNN模型在扩充训练样本量的同时简化了卷积网络的结构参数,且模型在未引入多数投票算法时性能更佳,最终获得了90.1%的平均识别率,较TSCNN-SAE模型有明显提升,且优于近年来的典型算法。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前17条
1 张俊晓;薄华;;基于卷积神经网络的脑电情绪识别研究[J];现代计算机(专业版);2018年23期
2 陈骥驰;王宏;王翘秀;化成城;刘冲;;基于脑电信号的疲劳驾驶状态研究[J];汽车工程;2018年05期
3 刘建成,蔡湛宇;高阶多层神经网络与脑电诊断[J];生物医学工程学杂志;1999年04期
4 刘建成,蔡湛宇;基于神经网络的脑电信号的非线性预测[J];电子技术应用;1999年07期
5 潘赛虎;李文杰;张义;;基于共空间模式的运动想象脑电信号识别研究[J];南京师范大学学报(工程技术版);2014年02期
6 王洪涛;黄辉;贺跃帮;刘旭程;李霆;;基于降噪自编码神经网络的事件相关电位脑电信号分析方法[J];控制理论与应用;2019年04期
7 胡人君;李坤;吴小培;;基于脑电信号的思维任务分类[J];计算机技术与发展;2007年05期
8 周红标;;基于BP神经网络的癫痫脑电信号识别研究[J];科技信息;2009年35期
9 张烈平,张俞伟,莫玮;RBF神经网络在诱发脑电信号分类中的应用研究[J];广东工业大学学报;2004年04期
10 许涛;朱林剑;包海涛;;基于思维脑电信号的假手的研究[J];医疗保健器具;2006年06期
11 许涛;朱林剑;包海涛;;基于思维脑电信号的假手的研究[J];中国医疗器械信息;2006年06期
12 许涛;朱林剑;包海涛;;基于思维脑电信号的假手的研究[J];现代生物医学进展;2006年10期
13 王斐;吴仕超;刘少林;张亚徽;魏颖;;基于脑电信号深度迁移学习的驾驶疲劳检测[J];电子与信息学报;2019年09期
14 王平;;基于照片刺激下的脑电身份识别研究[J];江西蓝天学院学报;2011年04期
15 崔建国,王旭,訾学博,张大千;脑电信号的最新研究方法[J];沈阳航空工业学院学报;2004年02期
16 毛峡,孟庆宇;基于小波变换和神经网络的脑电信号分类方法[J];北京航空航天大学学报;2005年10期
17 李芳;邱天爽;马征;;脑电信号的小波特征提取及半监督识别方法的研究[J];中国生物医学工程学报;2010年05期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 韩久琦;柯昂;孟桂芳;张华亮;周瑾;王常勇;;基于神经网络迁移学习和增量学习的脑电信号分类[A];第四届全国神经动力学学术会议摘要集[C];2018年
2 王裕清;粱平;郭付清;张登攀;;脑电信号诊断专家系统的研究[A];中国生理学会第21届全国代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2002年
3 许涛;朱林剑;包海涛;;基于思维脑电信号的假手的研究[A];提高全民科学素质、建设创新型国家——2006中国科协年会论文集(下册)[C];2006年
4 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
5 仇峰;;基于深度滤波网络的疲劳脑电信号多层次建模与学习[A];2020中国自动化大会(CAC2020)论文集[C];2020年
6 薛蕴全;王秋英;王宏;;脑电信号的动态时空响应拓扑图[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集(上)[C];2001年
7 李凌;曾庆宁;尧德中;;利用两级抗交叉串扰自适应滤波器提取诱发脑电信号[A];中国生物医学工程学会第六次会员代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2004年
8 朱林剑;包海涛;孙守林;梁丰;;新型脑电信号采集方法与应用研究[A];大连理工大学生物医学工程学术论文集(第2卷)[C];2005年
9 张丹丹;丁海艳;侯新琳;叶大田;;新生猪缺氧缺血实验中脑电信号的伪差分析[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
10 葛家怡;周鹏;王明时;;睡眠脑电信号样本熵的研究[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(下册)[C];2007年
11 胡楠;徐进;郑崇勋;;不同麻醉深度下脑电信号的复杂度研究[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(下册)[C];2007年
12 欧阳轶;郑崇勋;张崇;;基于脑电小波熵的生理性精神疲劳分析[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(下册)[C];2007年
13 童珊;黄华;陈槐卿;;混沌理论在脑电信号分析中的应用[A];中国生物医学工程学会第六次会员代表大会暨学术会议论文摘要汇编[C];2004年
14 王晨;张美云;王俊华;蒲柏仲;张莹;陈英;姜楠;王凤楼;;青少年肌阵挛癫痫不同导联分尺度脑电信号的相关性研究[A];第六届CAAE脑电图与神经电生理大会会刊[C];2018年
15 王舒欢;;基于复杂度的脑电信号分析[A];2015中国(天津)机电装备创新设计与产业发展高峰论坛论文集[C];2015年
16 葛家怡;周鹏;王明时;;睡眠脑电信号样本熵的研究[A];天津市生物医学工程学会2007年学术年会论文摘要集[C];2007年
17 许佳;田学隆;葛国庆;刘虔诚;唐海英;温惠中;;非线性动力学脑电信号认知功能检测[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(二)[C];2007年
18 谢正祥;王志芳;王颖;李虹;刘玉红;杨娟;张婧;黄祖春;;FVEP的高频分量(16-31Hz)提取及其意义[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(二)[C];2007年
19 许佳;田学隆;;脑电信号认知功能的非线性动力学研究[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(下册)[C];2007年
20 诸强;谢琳;;基于小波分析的运动想象脑电模式特征提取与分类[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(下册)[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 刘烨;多模态脑电模式识别方法及其应用[D];上海交通大学;2016年
2 孙爱芹;基于脑电信号的上肢假肢在线控制方法研究[D];山东科技大学;2017年
3 温廷羲;脑电信号特征提取及分类方法研究[D];厦门大学;2018年
4 李明阳;基于复合域分析的癫痫脑电信号检测算法研究[D];吉林大学;2018年
5 张涛;基于模糊分布熵和复值模糊分布熵的癫痫脑电信号自动分类算法研究[D];吉林大学;2019年
6 韩凌;脑电信号同步分析及癫痫发作预测方法研究[D];东北大学;2016年
7 李红利;癫痫脑电信号的非线性分析[D];天津大学;2012年
8 陈东伟;非线性动力学、因果脑网络与聚类稳定性在脑电信号分析中的应用研究[D];太原理工大学;2015年
9 马小飞;认知任务下的脑电动力学分析[D];南京大学;2017年
10 张美云;阿尔茨海默病脑电信号多尺度时空定量特征研究[D];天津医科大学;2012年
11 周群;脑电信号同步:方法及应用研究[D];电子科技大学;2009年
12 赵丽;基于脑电信号的脑-机接口技术研究[D];天津大学;2004年
13 游荣义;脑电信号非线性分析方法的研究[D];厦门大学;2003年
14 吴畏;基于统计建模的多导联脑电信号时空建模方法研究[D];清华大学;2012年
15 王永轩;事件相关脑电信号单导少次提取与分类算法[D];大连理工大学;2013年
16 王小毅;基于脑电信号分析的消费者品牌延伸评估决策研究[D];浙江大学;2008年
17 袁野;癫痫脑电的非线性方法分析[D];吉林大学;2009年
18 张婷琳;从局部到全局脑电感知模式的研究[D];浙江大学;2017年
19 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
20 肖理业;基于机器学习的电磁场建模与设计研究[D];电子科技大学;2019年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 唐学斌;基于深度神经网络的运动想象脑电信号分析[D];广西大学;2020年
2 马训光;基于卷积神经网络的多分类脑电信号识别[D];山东师范大学;2020年
3 周婧;基于循环神经网络方法的脑电信号身份识别[D];北京邮电大学;2017年
4 张琳琳;基于卷积神经网络的运动想象脑电信号分类研究[D];东南大学;2019年
5 陈悦;关于“脑—计算机”中脑电信号分类的研究[D];南京邮电大学;2013年
6 范明莉;基于卷积神经网络的运动想象脑电信号特征提取与分类[D];郑州大学;2017年
7 王蕊;想象运动的脑电特征提取及分类研究[D];北京工业大学;2009年
8 黄泽滨;基于深度学习的脑电信号情绪识别方法研究[D];华南理工大学;2020年
9 宋焕荣;癫痫脑电信号的提取与识别[D];大连理工大学;2012年
10 聂双喜;基于运动想象脑电信号的机械臂控制系统研究[D];电子科技大学;2017年
11 李柔;用于空间认知评估的任务态脑电信号识别方法研究[D];燕山大学;2019年
12 李俊伟;基于想象运动思维的脑电信号分析研究[D];河南科技大学;2015年
13 钟宏燕;脑电信号的特征提取和分类研究[D];北京工业大学;2014年
14 马彦臻;基于运动想象的脑电信号处理方法研究[D];天津工程师范学院;2011年
15 李窦哲;脑—机接口系统中脑电信号采集与特征识别[D];山西大学;2010年
16 乔丹;基于时频分析的脑电信号处理方法研究[D];浙江大学;2020年
17 杨默涵;基于运动想象的脑电信号分类算法与脑-机接口技术研究[D];吉林大学;2017年
18 赵利民;基于运动想象的脑电信号特征提取与分类方法研究[D];太原理工大学;2016年
19 王恒;运动想象脑电信号的特征提取算法的研究[D];济南大学;2015年
20 许明珍;运动想象脑电信号的分析与处理算法研究[D];杭州电子科技大学;2015年
中国重要报纸全文数据库 前20条
1 记者 张梦然;脑电信号神经反馈训练可增强抗压性[N];科技日报;2018年
2 骆无意;图神经网络让集群无人系统更智能[N];中国航天报;2020年
3 记者 董映璧;神经网络技术检测玻璃钢缺陷精度高[N];科技日报;2020年
4 张允硕 姜正义 甄海锋 河南理工大学;基于神经网络的自适应PID控制的智能衣架[N];科学导报;2019年
5 湖北日报全媒记者 张爱虎 通讯员 徐向军 实习生 于蓝;一群“90后”率先建成铁路“神经网络”[N];湖北日报;2019年
6 记者 刘霞;忆阻器制成神经网络更高效[N];科技日报;2017年
7 整理 本报记者 诸玲珍 顾鸿儒;微软神经网络切割法可使加速作用超线性[N];中国电子报;2018年
8 ;神经网络小史[N];电子报;2018年
9 张敏;人机大战,到底谁会赢?[N];北京日报;2017年
10 ;人工智能将取得大面积突破[N];中国企业报;2017年
11 本报记者 龚丹韵;人机大战:人类还有优势吗[N];解放日报;2017年
12 ;人类正迎来云端机器人时代[N];中国企业报;2017年
13 张斌;谁还需要“同传”[N];文汇报;2017年
14 邓洲 中国社会科学院工业经济研究所;深度学习:人工智能进入应用阶段[N];上海证券报;2017年
15 中国科学技术大学终身学习实验室博士 吴茂乾;“寒武纪”人工智能大爆发的前夜[N];安徽日报;2017年
16 记者 邱智丽;AI竞赛 中国力量崛起[N];第一财经日报;2017年
17 卡内基·梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任 Tom Mitchell;突破人类和机器的边界[N];中国信息化周报;2017年
18 舒年;“深度学习”与人工智能的新挑战[N];工人日报;2017年
19 记者 刘霞;新神经网络使计算机像人一样推理[N];科技日报;2017年
20 本报记者 喻思娈;人工智能有多智能?[N];人民日报;2017年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978