基于运动想象的脑电信号识别算法研究

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1、中图分类号：TP311论文编号：102871616-SZ025学科分类号：085212硕士学位论文基于运动想象的脑电信号识别算法研究研究生姓名王延达专业类别工程硕士专业领域软件工程指导教师皮德常教授南京航空航天大学研究生院计算机科学与技术学院二О一六年一月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofComputerScienceandTechnologyResearchonRecognitionAlgorithmofEEGRelatedtoMotorImageryAThesi

2、sinSoftwareEngineeringbyWangYandaAdvisedbyProfessorPiDechangSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringJanuary，2016４＇承诺书本人声明所呈交的硕±学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加（＾标注和致谢的地方外，＊论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人

3、授权南京航空航天大学可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。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）－企追作者签名：■＇＾２－心！Ｉ７日期；南京航空航天大学全日制专业学位硕士学位论文摘要作为人体的控制中枢，大脑担负着多项重要职责，了解大脑构造、认识其工作原理，有助于推进脑科学、康复工程与智能信息处理等领域的发展。脑机接口技术（BCI）是脑科学研究领域发展较为成熟的技术之一，该技术可以借助大脑进行不同思维活动时产生的信号，实现大脑与外部环境的直接交流。基于运动想象

4、产生的脑电（EEG）数据，是目前BCI领域内应用范围较广的一种大脑信号形式，具有良好的实践效果。EEG数据中蕴含了大量脑内活动的状态信息，对其进行特征提取与识别，能够发现不同运动想象模式下的信号特征，识别大脑状态，从而实现大脑与外部环境的直接交流。本文在对BCI相关领域进行调查研究后，建立完整的EEG数据预处理、特征提取与特征识别等处理流程，完成运动想象类别的识别。针对EEG数据信噪比低、数据维度高这一问题，在噪声数据去除这一预处理过程中，对基于不同原理的预处理算法加以组合，依据特征提取效果和识别准确率进行性能对比，确定了最佳的EEG数据处理流程；研究了脑电信号中包含的运

5、动想象相关有效成分性质，分析比较预处理方法中不同参数对于有效成分提取的影响。实验结果表明，在组合方案中，最佳处理预处理方案为分频段滤波与独立成分分析相结合，其最高识别准确率为87.87%；同时实验发现，运动想象EEG数据最佳处理频段为12-16Hz，利用该频段数据可以获取最高的识别准确率，运动想象EEG数据中的最佳独立成分数目为10。本文提出一种基于独立成分分析与频繁项集的EEG数据采集区域选择算法，用于解决EEG数据高维度特性造成的数据采集过程复杂、处理成本高的问题。该算法利用独立成分分析，首先确定EEG数据中各个独立成分所影响数据的采集区域，然后以所影响采集区域中包含

6、的频繁项集为基础，选取EEG数据有效成分在头皮表面的主要影响区域，提高数据采集效率。实验表明，利用该算法可以在保证，在不降低运动想象类别识别准确率的前提下，可以将EEG数据采集电极的数目由118个减少到32个，达到降低数据维度，提高数据采集效率的目的。同时实验发现，不同频段EEG数据对应的有效采集区域存在差别，并不完全相同。关键词：运动想象，EEG，脑机接口，采集区域选择，独立成分分析，频繁项集i基于运动想象的脑电信号识别算法研究AbstractAshumancontrolcenter,braintakestheresponsibilityformultiplephysi

7、ologicalfunctions,soitwillmakegreatpromotioninbrainscience,rehabilitationengineeringandintelligenceinformationprocessingtoexplorethemysteriesofbrain.BrainComputerInterfaceisoneoftheavailabletechnologiesinbrainscience,whichaimsatcreatingdirectinformationinteractionbe