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时间:2018-07-17
《视觉诱发脑电信号特征提取方法研究201205》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、五邑大学本科毕业设计摘要脑机接口(BCI:Brian-ComputerInterface)是在人脑和外界(外部设备)之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外围神经和肌肉组织)的一种通讯系统。扮演系统传输角色的脑电信号(EEG)通常会混叠了眼电、肌电、心电等多种不同的成分。P300是一种诱发电位,常用于构建脑机接口系统的脑电信号,是神经系统接受特定模式下的视觉刺激所产生的电活动,在特定的脑头皮区域信号能量分布比较明显,相对比较容易检测,在脑机接口中广泛应用。P300顾名思义是根据事件发生后约300ms处脑电信号中的一个正电位波形命名
2、,是由小概率事件诱发产生的事件相关电位(ERP)。本文研究的是脑电信号的处理,即如何从采集到的原始脑电信号中提取有用的信息;另外就是寻求有效的分类特征和分类算法。引用来自BCICompetitionIIIChallenge的数据进行处理(特征提取和分类)。本文采用简单的P300脑电处理算法对实验收集的脑电数据进行预处理。利用巴特沃斯数字低通滤波器进行滤波,并且利用加权平均叠加算法消噪提取P300的幅值特征。然后通过支持向量机(SVM)分类算法处理采集到的数据,并且实现对P300信号的分类识别研究。关键词:脑机接口(BCI);脑电(
3、EEG);P300;特征提取;支持向量机(SVM)IV五邑大学本科毕业设计AbstractBrainComputerInterface(BCI)establishedthebrainandtheoutsideworld(externalequipment)betweentheconventionalbrainnotrelyontheinformationoutputpathways(peripheralnerveandmuscletissue)acommunicationsystem.EEG,playingtheroleoftra
4、nsmissionsystemusuallycontainsmanykindsofdifferentingredientslikeeyeelectricity,musclepower,ecgandsoon.P300isacausepotential.Itisoftenusedtoconstructthebraincomputerinterfacesystemeeg,Itisnervoussystemtakeparticularmodeofvisualstimulationoftheelectricalactivitygenerat
5、edinspecificbrainscalpareasignalenergydistributionisquiteobvious,andrelativelyeasytobedetected.Itiswidelyusedinbraincomputerinterface.Asonecomponentofelectroencephalography(EEG)signal,P300potentialisapositivepeakatabout300msafterthetargetstimulusonsetintheEEG,occurrin
6、ginresponsetoinfrequentorparticularlysignificantstimuli.Here,WestudiestheEEGsignalsprocessing,namelyhowfromtheprimitivebrainelectricalsignalacquisitiontoextractusefulinformation;Anotheristoseekeffectiveclassificationfeatureandclassificationalgorithm.ReferencesareBCICo
7、mpetitionIIIChallengeofthedataprocessing(featureextractionandclassification).Firstly,weusetraditionalalgorithmsforP300EEGdataprocessing,includinglow-passButterworthfiltertosmoothEEGdataandoptimalweightedaveragealgorithmtoremovetherandomnoise.Thenalgorithmprocessingthe
8、datacollectedthroughthesupportvectormachine(SVM)classification,andrealizetheP300classificationidentificationofthesignal.Keyw
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