基于深度网络的脑电信号分类方法研究

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1、佩各义々）寸ＯＣＨＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＣＨＩＮＡ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ论文题目：基于深度网络的脑电信号分类方法＿研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｎａｌＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓＥＥＧＳｉｇ英文题目：ＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＮｅｔｗｏｒｋｓ徐朝阳作者：唐功友教授指导教师；；曰制学术学位学位类别全；计算机应用技术专业名称计算机按制研究方向：护ＡＶ与一ＦｆＬ２０１５年５月巧日Ｉ谨兴此论文献给我的导师和家人—徐朝阳基于深度网络的脑电信

2、号分类方法研究２。巧－Ｓ、学位论文答辩日期：２；指导教师签字：答辩委员会成员签字：／独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的，研巧成果，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外论文中不包含其。据我所知他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得（注＝如没有其他需要特别声明的，本栏可空）或其他教育机构的学位或证书使用过的材料＾。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。■＾学位论文作者签名；：毒签字日期年５月；少日徐林学位论文版枚使用授权书本学位论文作者完全了解学校

3、有关保留、使用学位论文的规定，并同意Ｗ下事项：１，允许、学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘论文被查阅和借阅。２、学校可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可＂采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学中＂国学术期刊《中国知识资源总库》，（光盘版）电子杂志社用于出版和编入ＣＮＫＩ授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签字：触？。气＇－＞签字日期年、月日签字日期；年文月名日基于深

4、度网络的脑电信号分类方法研究摘要随着各国政府对脑科学领域研巧的不断关注，有着广泛应用前景和理论研究－一价值的脑机接口也成为跨学科的研究热点－。脑机接口技术可Ｗ为人类提供种新的与外界交流信息的方式，通过该技术，大脑可Ｗ不依赖外周神经和肌肉直接向机器发送指令。尤其在医疗康复领域，为那些中枢神经受伤导致闭锁的病人提一供了种重要的交流方式－。而脑电信号的分类是影响脑机接口性能的重要环节，也是本文研究的重点，本文的主要研巧内容和创新点概括如下；１．提出了改进的ＭＦＣＣ脑电信号特征提取算法，并在研究了常用的空域的特征提取方法共同空间模式算法Ｗ及基于非稳态信号

5、的特征提取方法短时傅里叶变换算法的基础上，通过实验对Ｈ种提取方法的性能做了对比，证明了该方法的优越性能。２．讨论并通过实验验证了不同网络层数、节点数Ｗ及输入的不同通道数对应用深度网络进行脑电信号分类的影响，对用于脑电信号分类的深度网络的训练参数的优化方法进行了总结。３．研巧Ｔ深度置信网络、堆叠自动编码器Ｗ及深度受限玻尔兹曼机这三种深度网络在脑电信号分类中的性能，此外本文还通过实验对Ｈ种特征提取方法与深度网络结合的性能进行了研究。总的来说，本文在充分研究国内外脑电信号处理的相关工作的基础上，深入研巧了脑电信号产生的机理与各种信号在医学领域的特点

6、和意义，Ｗ低信噪比、非平稳信号的运动想象电脑信号作为切入点，借助脑电竞赛中的数据对脑电信号的特征提取及深度学习的分类方法进行了大脑的创新和实验，为研究更加实用、高效的ＢＣＩ系统提供了新的思路和方法。－自动编码器关键词：化接口运动想象；脑；深度学习；受限玻尔兹曼机；ＩＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＥＥＧＳｉｇｎａｌＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＮｅｔｗｏｒｋｓ乂ｂｓ化ａｃｔＡｓｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｉｎｇａｔｔｅｎｔｉｏｎｏｎｔｈｅｂｒａｉｎｓｃｉｅｎｃｅｂｙｔｈｅｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ

7、ａｌｌｏｖｅｒｔｈｅ－ｗｏｒｌｄｔｈｅＢｒａｉｎＣｏｍｕｔｅｒＩｒＵｅｒｆａｃｅＢＣＩｗｈｉｃｈｉｓｏｆｗｉｄｅｓｒｅａｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，ｐ（），ｐｒｏｓｅｃｔａｎｄｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈｖａｌｕｅｈａｓｂｅｅｎａｈｅａｔｅｄｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｌｉ打ａｒｒｅｓｅａｒｃｈｐｐ，ｐｙｔｏｐｉｃ．ＢＣＩｃａｎｏｆｅｒｈｕｍａｎｓａｎｅｗｗａｙｔｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｅｗｉｔｈｅｘ