Visual Studio2010與Matlab混合編程的研究及其在BCI系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、對腦電信號進(jìn)行研究是腦科學(xué)研究領(lǐng)域的重要內(nèi)容，在這一領(lǐng)域，腦機(jī)接口（Brain Computer Interface，BCI）系統(tǒng)既涉及醫(yī)學(xué)學(xué)科又涉及計算機(jī)通信與控制等學(xué)科，已成為這一領(lǐng)域中的熱點課題。采集到的腦電信號在經(jīng)過硬件處理之后可能仍然包含有大量的噪聲，為了保證信號后續(xù)處理分析結(jié)果的精準(zhǔn)性，需要對信號進(jìn)行濾波等預(yù)處理。Kalman濾波是一種高效率濾波方法，能適應(yīng)多種不同條件的濾波工作，被廣泛地使用在信號處理工作、導(dǎo)航、自動控制等

2、領(lǐng)域。使用Kalman濾波對采集到的腦電信號進(jìn)行了濾波處理，經(jīng)后續(xù)試驗表明利用其對腦電信號進(jìn)行預(yù)處理可以提高對信號特征的識別率。通過分析Matlab與C\C++等高級編程語言的優(yōu)缺點，使用了Matlab與C++兩者優(yōu)勢互補(bǔ)的混合編程的方式實現(xiàn)了Kalman濾波，該方法既實現(xiàn)了Matlab強(qiáng)大的數(shù)值方面運(yùn)算能力的跨平臺應(yīng)用，又有高級編程語言執(zhí)行效率高，界面編寫功能強(qiáng)大的優(yōu)點，并將Kalman濾波器應(yīng)用于腦電信號的預(yù)處理，取得了較好的效果。

3、
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴介紹了腦電信號采集與處理中的腦機(jī)接口系統(tǒng)的大致組成及其工作流程，詳細(xì)介紹了本文在腦機(jī)接口系統(tǒng)信號處理模塊用到的 Kalman濾波算法及 ST（S-transform，S變換）算法和梯度Boosting（Gradient Boosting，GB）算法相結(jié)合的特征提取和分類識別算法的基本原理。⑵闡述了Matlab與VC++的優(yōu)點及缺點，介紹了相關(guān)文獻(xiàn)中前人整理過的傳統(tǒng)的VC++6.0這一工具與Matlab混

4、合編程的幾種方式，并介紹了當(dāng)前最新的VC++標(biāo)準(zhǔn)：C++0x/11標(biāo)準(zhǔn)以及VC++6.0的問題及與VS的區(qū)別。在此基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了新版的Visual studio2010與Matlab R2012b的混合編程。⑶通過實例將Visual studio2010與Matlab R2012b混合編程的思想應(yīng)用到了腦機(jī)接口系統(tǒng)中，在對腦機(jī)接口系統(tǒng)預(yù)處理模塊中的信號濾波后，在此基礎(chǔ)上使用了 ST算法對采集到的運(yùn)動想象信號進(jìn)行了特征提取，并使用GB算法