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基于深度学习的脑电识别算法研究及FPGA实现

任超  
【摘要】:脑机接口(Brain Computer Interface,BCI)是一种非肌肉的通讯系统。具体来说,它是一种利用一定的技术手段,通过直接提取脑电信号来分析识别大脑思维活动,进而实现大脑与外界环境直接交互的系统。目前,脑机接口在脑卒中康复治疗等医疗领域以及军事、娱乐等领域应用广泛。脑电识别算法是脑机接口系统的核心部分,其识别效果直接决定系统的性能。本文针对脑电信号的特点,结合现有研究存在的对脑电信号提取不够充分的问题,对脑电识别算法进行了针对性优化设计。本文设计的网络模型将卷积神经网络与循环神经网络结合,首先利用卷积神经网络对脑电信号进行特征提取以及下采样操作,随后将卷积神经网络提取的特征序列送入循环神经网络中进一步提取其中的时序信息。为了尽可能提高神经网络对脑电信号识别的准确率,本文对卷积网络部分进行了优化,设计了多分支卷积网络,即利用不同尺寸的卷积核在不同维度上尽可能多的提取脑电信号中的不同类型的特征。同时引入门控循环单元(GRU)代替长短时记忆网络(LSTM),在保证算法识别准确率的前提下尽可能压缩网络参数量,进而提高网络的训练速度。最终,在BCI公共数据集中对算法进行测试,该算法取得了 81.46%的平均识别准确率,相较于其他方法,其识别准确率有一定的提升。为了满足脑机接口系统对算法的实时性与便携性的要求,本文利用ZYNQ平台设计了脑电识别算法的专用硬件加速电路。在硬件设计中,首先根据脑电识别算法整体设计思路将硬件系统进行了划分,随后对各个模块的设计方案进行了详细的介绍,同时对其进行功能仿真,验证了各模块的逻辑功能。最后基于ZYNQ开发平台对整体加速电路进行板级验证与性能评估。评估结果表明,本设计在100MHz的时钟频率下,处理一帧脑电信号仅需要32.87ms,能够满足脑机接口系统对实时性的要求。


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