独立分量分析及其在脑-机接口技术中的应用

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1、山东大学硕士学位论文摘要艟～极接口(Brain--ComputerInterface，BCI)是连接大藏和计筹极或其它电子设备的通信系统，其特点是能够使人猩完全不依赖肌肉和外围神经的情况下实现人脑与外界的通信与交流。由于这种技术有助于身体严重残疾的患者羧笈与姊赛鳇交浚铯力，农援赢患者载缴活质量方嚣共有重要懿现实意义，因此，以脑电在各种外界刺激下产生的变化特征作为BCI的输入信号进行脑一机接121技术的研究，已成为了各相关领域的科学家和医学专家的研究热点超越之一。BCI系统由信号的产生、处理、转换、输出等单元缀成。其中，信号的处理和转换算法是BCI的关键技术。信号处理包括脑电消噪、特征撮取

2、、识爨分类簿过程。照一凝搂口技术中懿关键阀怒藏是扶复杂熬鸳景噪声中分裹出有用的脑电信号，也就是从中提取出具有嘲确生理意义的脑电特征，然后对这种特征进行分类识别，确定患者的意图，并通过电子设备代替人的语言器害鬣袭菠钵器官蹇戏与步}爨豹交流窝怼努部嚣壤戆控裁。传统的脑电信号分析处理方法是以对域分析和简单的频域滤波为主。由于脑电信号具有很强的随机性和q#平稳性，应用传统的时域和频域分析方法楚理藏毫信号，缀避零到令人瀵意熬续果。猿立分量分掇是20整纪90年我发展起来的一种多维统计方法，它的研究对承是相互独立的非高斯信号。在满足一定条件的情况下，ICA能够从同步测爨的多路线性混和信号中分离出翅互独

3、立蕊添售号，然螽遴一步分板繇提取戆独立分量，从瑟获取狳食在覆始信号数据中的重要特征，为实现脑一机接阴提供了条件。本文在前人研究的基础上，以事件相关电位的提取为目标，对独立分量分孝厅瑾论、算法及应角迸幸亍了较为深入匏磷究，主要或莱和剖瑟点魏下：f1)探讨了独立分量提取的非高斯性极大理论。对aE高斯性度量方法、独立分爨提取算法和籀法性能分析等问题进行了较为全蕊细致的研究。内容包括：11基于峭度和负熵的非高斯性度爨方法及比较；山东大学硕士学位论文2)独立分基提取瓣搽度舞法积蠢定点冀法载实现窝毙较。(2)对藻于信恩极大原理的Infomax育源分离算法进行了研究。通过模拟实验察结果分孛厅，分麓对传

4、统Infomax秘扩展Infomax算法的盲滁分离瞧髓逮行了分析验证和比较。所得结果对Infomax算法的改进和实际应用具有一定的指等懑义。(3)讨论了ICA用于思维脑电特征提取的可行性。邋过对不同心理作业的思维脑电进行分析处理，总结心理作业和脑电独立分墩的对应关系，发现一定的心理作业对腹着一然稳定的独立分爨特征，这些稳定鲍独立分量特征可以为心理作业的分类和脑认知科学的研究提供新的实现方法。(4)踺视觉诱发嚣阕摇关电霞翳ICA分据进行了磅究。实验续栗表羧ICA可以明确地分离出有一定生理意义的脑电特征，返对脑一机接口的发展和临床盛瘸其有黧要翁慧义。本文工作对于推进独立分量分析理论和算法研究

5、，促进其在脑电信号分析中豹应用将起餮积极的彳窜用，部分研究成果可叛推广捌其它类霆信号的分析和处理中。ll荚键词：脑～机接口独立分照分析伪迹诱发电位营源分离山东大学硕士学位论文ABSTRACTBrain—computerInterface(BCI)isacommunicationsystemthatconnectsbrainandcomputerorotherelectricequipment．ThecharacterofBCIisthatitCallmakeapersoncommunicatewiththeoutsideworldwithoutdependingonperipheraln

6、ervesandmuscle’Snormaloutputchannels．Forthisreason，scientistsandmedicalexpertsinrelatedfieldstakeelectroencephalographicsignal’SbioelectricitychangesasinputsignalofBCt，whichistakenontheconditionofallkindsofenvironment，toimprovestandardoflivingoftheSUfferer．TheBCIsystemconsistsofsignalinput，proces

7、sing，exchangingandoutput。ProcessingandexchangingalgorithmsarethemostimportantpartsinBCItechnology．ThepurposeofsignalprocessingistOextractthehiddenorweakpatternsthatprobablyhavesomephysiologicalandpsychophysiologicalsig