基于运动想象的脑机接口的数学模型与算法研究

【摘要】：脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)是在大脑和外部设备之间建立的一种信息通道,传递人的需求信息.它可以把人的需求直接转换成外部指令,从而代替人的肢体或语言并实现与外界的交流.BCI这一技术将为更多的瘫痪、聋哑患者提供便捷的沟通工具.本文主要研究基于运动想象的BCI数学模型与算法研究,主要目的是寻找和定义最能区分不同类型运动想象脑电信号的数量特征,并构建恰当的分类算法,得到较高的识别分辨率.全文共分为七章.第一章主要介绍BCI的背景及前景,并介绍了本文的主要工作.第二章介绍与本文研究相关的基础知识,包括EEG的频域分析法等.第三章介绍基于一阶μ波水平的电极筛选和特征分类,然后进行任务相关分析,进而根据第一平均值上下界定法和第二平均值上下界定法的出相应的准确率.第四章主要讨论二阶μ波水平的概念,以及用二阶μ波分析实验数据.第五章主要介绍l1-距离的概念及算法实现.第六章主要介绍l2-距离的概念及算法实现.第七章分为三个部分,包括CSP分类算法的简介,实验数据分析及结果分析及总结
【关键词】：BCI 支持向量机 一阶μ波 二阶μ波 离散度 CSP分类法
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R338;TP18;TN911.7