基于非平穩(wěn)時(shí)間序列分析方法的腦電信號(hào)模式識(shí)別.pdf

1、腦電信號(hào)中蘊(yùn)含著非常豐富的大腦活動(dòng)信息，通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的有效處理和分析，可以大致判斷出不同的腦機(jī)能狀態(tài)。通過(guò)應(yīng)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、非平穩(wěn)時(shí)間序列分析法和信號(hào)處理方法，可提取腦電信號(hào)中的特征參數(shù)并對(duì)其進(jìn)行模式識(shí)別研究。
　　本文主要研究不同動(dòng)作運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)的識(shí)別分類問(wèn)題。在對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理后，選取不同模式相同時(shí)間段差異性最大的序列段作為本文腦電信號(hào)分析識(shí)別的時(shí)間序列段，同時(shí)建立各時(shí)間點(diǎn)與序列段平均值的線性回歸方程，并通過(guò)多元回歸

2、分析法分離其趨勢(shì)分量與波動(dòng)分量。
　　利用多變量的時(shí)變參數(shù)向量自回歸(Time Varying Vector Auto-regressive-TVVAR)模型對(duì)波動(dòng)分量序列進(jìn)行分析，進(jìn)一步提取其特征參數(shù)。并分別探討了以誤差矩陣的范數(shù)與最小奇異值、馬氏距離及其χ2值作為識(shí)別指標(biāo)對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別的效果與可信度，經(jīng)分析后選用馬氏距離及其χ2值作為本文腦電信號(hào)的識(shí)別指標(biāo)。經(jīng)研究分析發(fā)現(xiàn)，在本實(shí)驗(yàn)條件下時(shí)間序列段長(zhǎng)度為12時(shí)，腦電信號(hào)