【摘 要】
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随着人类脑计划的实施,神经信息学逐渐兴起,同时促进了人们对大脑的认识。由此对脑电信号的研究也逐步深入。脑电信号(Electroeneephalogram, EEG)是脑神经细胞电生理活动在
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随着人类脑计划的实施,神经信息学逐渐兴起,同时促进了人们对大脑的认识。由此对脑电信号的研究也逐步深入。脑电信号(Electroeneephalogram, EEG)是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层和头皮的总体反映,由于脑电信号与人的意识活动状态有相关性,通过对脑电信号的分类处理,就可以识别不同的意识活动状态。本文主要是分析运动想象类的脑电信号,运动想象是指想象肢体运动而没有实际的肢体动作,产生的脑电信号具有事件相关同步(ERS)和去同步(ERD)特征。通过对运动想象脑电信号的特征提取及分类,可以判断想象者的运动意图,从而将其意图结果用于脑-机接口设备控制中,实现其应用价值。本文主要分析和讨论运动想象脑电信号的特征提取和分类算法,重点研究了基于AR模型的特征提取方法及BP网络的分类识别算法,采用第四届脑-机接口(BCI)国际竞赛数据,并用Matlab进行实验处理。具体内容如下：首先,概述了脑电信号的国内外研究现状,及脑电信号的研究对教育的影响。其次,介绍了大脑的结构及脑电信号的特点及分类,同时简述了运动想象脑电信号的研究基础,为本文的实验研究作理论准备。第三,简介了独立分量分析的基本理论,并对本文运动想象实验数据进行描述,同时利用eeglab平台,采用FastICA算法对其去噪预处理。第四,详细论述了AR模型的基本理论,并根据理论依据对本文实验数据进行模型定阶及特征参数提取,为下一步分类作准备。第五,对BP神经网络的模型结构和学习规则进行详细阐述,在Matlab中利用BP网络对实验数据提取出的特征参数进行训练及测试,并与其他算法进行对比,证明BP网络得到了较好的分类效果。
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