检测代替分类的脑机接口研究--《燕山大学》2011年硕士论文
检测代替分类的脑机接口研究
【摘要】：基于脑电信号的脑机接口系统操作方便、成本低廉、对大脑的无损伤性,已成为目前研究的主导方向。当前处理脑电信号的方法一般是基于信号分类的思想。然而良好的脑电信号记录和特征提取将不能继续提高基于分类方法的脑机接口系统的性能;另外当前脑机接口系统须依赖于专家进行设置和连续调整,这一情况正阻碍该技术广泛应用于严重残疾人所需要的通信和控制领域。信号检测的方法所具有的一些性质可以解决分类中存在的一些问题。这种方法检测了在合适脑电信号集发生的改变,而不是检测在特定特征上的一组特定改变,最终将脑电信号转换为一维输出控制信号。因此它具有克服将脑机接口系统从实验室到临床应用这一障碍的潜力。
首先,研究了基于高斯混合模型的脑电信号检测方法。高斯混合模型具有模拟任何分布的能力,并且在计算方面很有效,高斯分量能够代表某些脑电活动的频谱形状。新的脑电特征样本可以根据已经建立的模型计算其对数似然度,检测其是否属于已建的模型。
其次,提出了基于支持向量数据描述的脑电信号检测方法。思想是将某一类训练脑电数据作为目标类,寻求一个封闭而紧凑的的超球体区域,使被描述的目标类对象全部或尽可能多的包含在超球体内部,而使非目标类对象落入超球体内部的几率降到最小,以球体作为信号检测问题的描述。
最后,提出了基于稀疏表示的脑电信号检测方法。利用稀疏表示的可判别性来进行信号检测。由训练样本的最稀疏表示生成训练数据库,由多个类别组成。测试样本是通过完备字典来表示的,测试样本可以由属于同一类的训练样本的一个线性组合来表示,据此将测试样本分类。稀疏表示还有一个新颖的作用,它能够拒绝无效的测试样本。
【关键词】：
【学位授予单位】：燕山大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：TN911.7【目录】：
Abstract6-10
第1章 绪论10-20
1.1 脑机接口10-11
1.2 脑电信号的特征11-14
1.2.1 脑电信号的Mu/Beta 节律12-13
1.2.2 P300 诱发电位13-14
1.3 脑机接口中的信号处理14-17
1.3.1 空域滤波14-15
1.3.2 特征提取：感觉运动节律15-16
1.3.3 转换算法16-17
1.4 脑机接口的发展状况17-19
1.5 论文研究的主要内容和组织结构19-20
第2章 脑电信号检测20-26
2.1 信号分类思想20-23
2.1.1 信号分类的主要方法20-21
2.1.2 信号分类存在的问题21-23
2.2 脑电信号检测的方法及价值23-25
2.2.1 信号检测方法的价值23-24
2.2.2 信号检测的方法24-25
2.3 本章小结25-26
第3章 基于高斯混合模型的脑电信号检测26-47
3.1 高斯混合模型描述26-27
3.2 高斯混合模型参数估计27-29
3.3 基于高斯混合模型的脑电信号检测29-46
3.3.1 实验数据29-30
3.3.2 信号预处理及特征提取30-32
3.3.3 信号检测32-38
3.3.4 实验结果及分析38-46
3.4 本章小结46-47
第4章 基于支持向量数据描述的脑电信号检测47-73
4.1 一类分类问题47-50
4.1.1 一类分类问题描述47-49
4.1.2 常见的一类分类方法49-50
4.2 支持向量数据描述50-56
4.2.1 球体数据描述51-54
4.2.2 具有非目标样本的支持向量数据描述54-56
4.3 基于支持向量数据描述的脑电信号检测56-72
4.3.1 信号检测56-62
4.3.2 实验结果及分析62-72
4.4 本章小结72-73
第5章 基于稀疏表示的脑电信号检测73-92
5.1 稀疏表示基本思想73-74
5.2 基于稀疏表示的分类74-79
5.2.1 稀疏线性组合表示75-76
5.2.2 l_1范数最小化76-78
5.2.3 基于稀疏表示的分类78-79
5.3 基于稀疏表示的脑电信号检测79-89
5.3.1 信号检测79-85
5.3.2 实验结果及分析85-89
5.4 脑电信号检测三种方法的比较和分析89-91
5.5 本章小结91-92
参考文献94-99
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果99-100
致谢100-101
作者简介101
欢迎：、、)
支持CAJ、PDF文件格式
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