运动想象脑电处理及其模式识别方法研究

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1、硕士学位论文题目:运动想象脑电处理及其模式识别方法研究研究生姚家扬专业控制工程指导教师罗志增教授完成日期2015年12月杭州电子科技大学硕士学位论文运动想象脑电处理及其模式识别方法研究研究生：姚家扬指导教师：罗志增教授2015年12月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterTheResearchofMotorImageryElectroencephalogramProcessingandClassificationCandidate:YaoJiayangSupervisor:Pro

2、f.LuoZhizengDecemeber，2015杭州电子稱技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创巧声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中Ｗ明确方式标明。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担切相关责任。＇论文作者签名日期：年月曰心较＾／＿］学位论文便用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定，即：研巧生在校攻读学位

3、期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容，可Ｗ允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密论文在解密后遵守此规定）论文作者签名：日期：年＞４Ｗ巧峡嫁＾解？指导教师签名；曰瓶如／《年月曰予５杭州电子科技大学硕士学位论文摘要表面脑电信号（Electroencephalogram，EEG）是成千上万个神经元组织在大脑皮层电生理活动共同作用产生的生物电信号。科学研究表明，通过解读脑电

4、信号可以获知人类的思维活动和意识认知。脑-机接口(BrainComputerInterface，BCI)则是脑电信号研究的一个重要应用方向，它是一种不依赖由大脑外周神经与肌肉组织等组成的正常输出通路的人机交互系统。目前，基于左、右手运动想象的两类信号识别研究已经比较完善，但是多维度运动想象脑电信号的研究存在识别率低、实时性差、易受干扰等问题。因此对多维度运动想象脑电信号研究是一个热点，对其完成处理和有效识别是一个挑战。本文从脑电的研究背景与现状出发，对左手、右手、右脚、舌头4类运动想象脑电信号的处理与识别展开了深入研究，所用分析信号是C3、C4、Cz与CP4四导联脑电信号。

5、基于实验状态监测的需要，增加了O1/O2导联脑电信号完成状态切换，实现了对虚拟场景小车的前进、后退、左转、右转、启停控制。以下是论文的主要内容及其创新之处：（1）针对脑电信号在采集过程中夹带多种干扰信号的情况，例如眼电信号、肌电信号、心电信号、工频噪声等，进行了消噪方法的研究。提出了一种基于对偶树复小波变换的新型阈值消噪方法，仿真结果表明了该算法的优越性。（2）现有成果揭示了不同测试者做同一运动想象产生的脑电信号存在强度不一致的现象；同一测试者在执行同一运动想象时也同样会发生脑电信号强度不一致的状况，针对这两种情况提出了基于与节律的归一化能量特征提取处理方法，仿真结果证

6、明了该方法的效果明显好于未归一化特征提取。又根据运动想象脑电信号的ERS/ERD现象提出了基于与节律的改进样本熵特征，并将能量谱和改进样本熵两个特征组合成一个新的特征。新特征不仅很好地提升了分类的正确率，且降低了计算的复杂度。（3）针对运动想象脑电信号传统模式识别方法中存在的识别正确率较低与计算效率不高的问题，引入用交叉检验和Leave-One-Out(LOO)误差校正方法对最小支持二乘向量机分类算法进行优化，提高了识别率，降低了计算复杂度。运用上述混合特征的情况下，平均识别率达到70.96%，平均计算时间与网格-支持向量机法相比降低了0.45秒。（4）设计了一个虚拟控

7、制的BCI在线平台验证运动想象脑电信号识别的结果。对左手、右手、右脚、舌头4类运动想象脑电信号进行处理识别，将识别出的结果转化为控制信号，传输到虚拟现实场景，实现左转、右转、前进、后退虚I杭州电子科技大学硕士学位论文拟动作的控制操作，并采用O1/O2通道睁眼/闭眼进行实验工作/休眠状态的切换。在线同步实验结果识别率达到了67%，基于脑电信号的4类运动想象在线异步控制识别的结果也有一定改善。关键词：脑电信号，脑-机接口，运动想象，新型阈值函数，混合特征，最小支持二乘向量机II杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRAC