基于運(yùn)動(dòng)想象的腦-機(jī)接口的算法研究.pdf

1、隨著四屆國際腦機(jī)接口比賽的展開，腦-機(jī)接口（Brain Computer Interface，BCI）技術(shù)的研究達(dá)到了前所未有的階段。而在近幾年，現(xiàn)實(shí)中不斷出現(xiàn)的
　　腦-機(jī)接口系統(tǒng)也給全人類的生活拉開了一個(gè)新的領(lǐng)域。而在BCI技術(shù)中，核心問題是腦電信號(hào)的處理，快速、準(zhǔn)確、有效的信號(hào)處理支撐了整個(gè) BCI系統(tǒng)的核心。
　　本文即是從腦電信號(hào)的處理入手進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，采用第三屆國際腦-機(jī)接口數(shù)據(jù)競賽（BCI Competitio

2、n III）中的數(shù)據(jù)集IVa-“小樣本學(xué)習(xí)想象運(yùn)動(dòng)腦電數(shù)據(jù)集”作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。從設(shè)定實(shí)驗(yàn)方案出發(fā)，給出運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)分類識(shí)別的最佳實(shí)驗(yàn)方案，并重點(diǎn)對(duì)腦電信號(hào)（electroencephalogram，EEG）預(yù)處理、特征選擇、特征提取和模式識(shí)別進(jìn)行研究。在信號(hào)預(yù)處理過程中，選取Butterworth、ChebyshevI、Chebyshev II、Elliptic四種濾波器進(jìn)行對(duì)比，確定最佳濾波器；在特征選擇過程中從基于互信息的特征選擇

3、算法上提出相關(guān)系數(shù)的特征選擇算法，并將其跟互信息特征選擇算法進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，選取實(shí)驗(yàn)過程中所需參數(shù)問題，并對(duì)比兩種特征選擇算法性能的優(yōu)略；在特征提取過程中對(duì)比自回歸模型譜估計(jì)法（auto-regressive，AR）和共空間模型（Common Spatial Pattern,CSP）特征提取算法；最終使用基于Fisher準(zhǔn)則的LDA分類算法和支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類識(shí)別。最后對(duì)各類算法組合進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，選出分類效果最佳的算法組合即