【摘 要】
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脑机接口通过检测人类大脑的生理信号识别出脑控指令,进而控制外部设备按照人的意志执行动作。然而,目前脑机接口在实际使用过程中,存在指令识别准确率低,识别数量少等问题,限制了其在日常生活中的应用。针对上述问题,本文研究多任务运动想象脑电信号分类算法并将算法与脑机接口系统结合以验证其有效性。主要工作如下:1.针对实际采集中的噪声问题,脑电信号采集过程中不仅会提取含有特征信息的信号,还会剔除噪声、肌电、眼
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脑机接口通过检测人类大脑的生理信号识别出脑控指令,进而控制外部设备按照人的意志执行动作。然而,目前脑机接口在实际使用过程中,存在指令识别准确率低,识别数量少等问题,限制了其在日常生活中的应用。针对上述问题,本文研究多任务运动想象脑电信号分类算法并将算法与脑机接口系统结合以验证其有效性。主要工作如下:1.针对实际采集中的噪声问题,脑电信号采集过程中不仅会提取含有特征信息的信号,还会剔除噪声、肌电、眼电等,这些信号中的“杂质”导致最终的识别精度不高,所以在预处理过程中采用带通滤波、公共平均参考法以及独立主成分分析净化原始信号。2.针对识别准确率与分类数量问题,本文提取原始运动想象脑电信号中的时域、频域、空域、非线性动力学特征做为特征向量,为降低数据维度从而降低信息冗余度,利用主成分分析法（Principal components analysis,PCA）将特征向量进行按贡献率排序,设置阈值保留贡献率大的特征向量;最终利用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对数据集中12名受试者的脑电信号数据进行分类,实验结果显示算法对四分类运动想象脑电信号识别的平均准确率达到90.42%,Kappa系数达到0.8723。3.开发了一套脑机接口（Brain-Computer Interaction,BCI）设备,受试者可使用该设备对仿生机器人进行实时遥控。经本文测试,系统执行的准确率可达到88.9%,此系统的开发为BCI技术应用提供了良好的思路。本文研究多任务运动想象脑电信号分类算法,在此基础上设计开发脑机接口系统,实现对仿生机器人的实时控制,为脑机接口的实际应用提供了解决方案。
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