【摘 要】
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基于运动想象的脑-机接口（Brain Computer Interface,BCI）可以为大脑与外界之间提供沟通渠道,目前已经成功的应用于文本输入、控制电动轮椅、虚拟现实、光标移动等。运动想象脑电信号的特征提取和分类识别成为MI-BCI系统的核心技术,由于脑电信号包含大量噪声和冗余信息,分类识别精度低,为了提高运动想象脑电信号的识别率,本文以运动想象脑电信号为研究对象,以有效提高运动想象分类的稳定
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基于运动想象的脑-机接口（Brain Computer Interface,BCI）可以为大脑与外界之间提供沟通渠道,目前已经成功的应用于文本输入、控制电动轮椅、虚拟现实、光标移动等。运动想象脑电信号的特征提取和分类识别成为MI-BCI系统的核心技术,由于脑电信号包含大量噪声和冗余信息,分类识别精度低,为了提高运动想象脑电信号的识别率,本文以运动想象脑电信号为研究对象,以有效提高运动想象分类的稳定性和准确性为研究目标,提出了基于运动想象脑电信号分类方法研究,对EEG信号处理和特征提取方法开展研究,本文的主要进行以下研究工作:（1）提出了一种基于深度神经网络的视听诱发脑电信号采集方法,设计采集实验,并利用深度神经网络成功对视听诱发脑电信号进行去噪处理,与传统的采集方法进行对比,该方法具有极大的优势。（2）提出了一种基于经验模态分解（Empirical mode decomposition,EMD）的脑电信号分类方法,以经验模态分解为切入点,引入精细复合多尺度散布熵、精细复合多尺度模糊熵作为目标特征,作为单一特征输入和合并输入随机森林进行分类,针对公共数据集,最终的实验结果显示平均准确率分别达到85.07%、84.86%和87.12%,与其他方法相比较,该方法显著提高了运动想象脑电信号的分类精度。（3）提出了一种基于稀疏表示的EMD脑电信号分类方法,通过K-SVD算法对各通道的脑电信号进行反复迭代,更新得到字典,对脑电信号进行稀疏表示,再利用OMP算法对脑电信号进行重构,得到去噪之后的脑电信号。然后进行EMD分解进行二次去噪,采用RCMDE和RCMFE作为特征输入随机森林进行分类,最终实验结果显示平均准确率达到84.12%,再用本文采集方法得到的数据机集进行测试,平均准确率达到85.13%,与未经过稀疏表示算法得到去噪后的EMD方法相比,分类准确率有所下降,但是分类速度有所提高。
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