【摘 要】
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脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是一种新兴人机交互技术,其原理是通过大脑活动产生相应的脑电信号（Electroencephalogram,EEG）完成人机间的通讯与控制。其中运动想象脑机接口（Motor Imagery Brain-Computer Interface,MI-BCI）可以根据肢体运动或者想象肢体运动将大脑中的神经活动信号转化为计算机能够识别的控制
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脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）是一种新兴人机交互技术,其原理是通过大脑活动产生相应的脑电信号（Electroencephalogram,EEG）完成人机间的通讯与控制。其中运动想象脑机接口（Motor Imagery Brain-Computer Interface,MI-BCI）可以根据肢体运动或者想象肢体运动将大脑中的神经活动信号转化为计算机能够识别的控制信号,在没有外部刺激的前提下能够仅依靠大脑活动实现控制任务。脑电信号的特征提取与识别工作是将人的意图转化为控制信号的关键,本文以提高左手、右手、脚、舌四种类别运动想象任务的分类准确率为目标,重点对识别方法进行研究。主要内容如下:（1）实现运动想象脑电信号的采集与预处理。本文设计了运动想象脑电信号采集实验,通过实验得到四类运动想象脑电信号数据集,并对采集数据依次进行滤波、信号分段、基线校正、插值坏导、伪迹剔除的预处理工作。对于其中的伪迹剔除,本文先利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）对信号降维确定要分解的独立成分数量,再利用独立成分分析（Independent Component Analysis,ICA）进一步分析伪迹成分并进行剔除。（2）针对脑电信号幅值小、信噪比低的问题,本文提出一种离散小波变换（Discrete Wavelet Transformation,DWT）和共空间模式（Common Spatial Patterns,CSP）相结合的特征提取方法。首先,通过DWT方法选择与运动想象活动频率范围相近的频带,并对选中频带内脑电信号的细节信息取能量均值,再进行叠加作为时-频域特征。其次,利用CSP方法建立最优空间滤波器,对信号方差值进行变换得到空域特征。最后,采用串行策略将获取的时-频域与空域特征融合,得到时-频-空域特征,采用最大-最小值标准化方法缩小数值差距。（3）针对四类运动想象信号分类问题,本文采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为分类方法,进一步采用网格搜索自动寻找分类器最优参数。将包含多域信息的特征向量输入到SVM分类器中,对取得的分类结果进行分析,验证了本文提出的方法拥有较好的分类性能。
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