基于混合模式的脑机接口研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于混合模式的脑机接口研究硕士研究生：马建梅指导教师：莫宏伟教授学科、专业：控制科学与工程论文主审人：管凤旭副教授哈尔滨工程大学2018年3月分类号：密级：UDC：编号：工学硕士学位论文基于混合模式的脑机接口研究硕士研究生：马建梅指导教师：莫宏伟教授学位级别：工学硕士学科、专业：控制科学与工程所在单位：自动化学院论文提交日期：2018年1月论文答辩日期：2018年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngResearchonBra

2、in-computerInterfaceBasedonHybrid-modeCandidate:MaJianmeiSupervisor:Prof.MoHongweiAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlScienceandEngineeringDateofSubmission:Jan.2018DateofOralExamination:Mar.2018University:HarbinEngineeringUniversity哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作

3、，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者（签字）：日期：年月日哈尔滨工程大学学位论文授权使用声明本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据库

4、进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。本论文（□在授予学位后即可□在授予学位12个月后□解密后）由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。作者（签字）：导师（签字）：日期：年月日年月日摘要脑机接口是一种使大脑可与外界环境直接建立联系的控制技术，其实现过程无需借助外围神经及肌肉组织，只需将大脑进行相应思维时产生的电活动通过一定的解码转换成对应的控制命令，以实现与外部环境进行信息交流。脑电信号（El

5、ectroencephalography，EEG）能够综合反映大脑的功能状态以及大脑思维电活动，是用于研究脑机接口技术使用最多的工具。目前针对单一模式EEG信号的脑机接口研究居多，最常见的为基于运动想象ERD/ERS（EventRelatedDesynchronization/Synchronization）。ERD/ERS作为自发式脑电具有很强的随机性和非平稳性，且存在特征信息较为单一，产生现象不明显，可区分性较差等问题。针对于单一模式简单运动想象脑机接口存在的这些问题，本文提出了一种复杂的运动想象思维任务模式，将运动想象与某些特殊思维任务融合的新型混合脑机接口，用特

6、殊思维任务代替简单的运动想象任务，增强ERD/ERS生理现象，提高系统性能。本文具体研究内容如下：首先，对比研究了典型的基于EEG信号的脑机接口系统，针对单模式系统较强的局限性及针对性，对混合模式展开了研究探索，并在混合模式脑机接口系统的基础上，以简单运动想象ERD/ERS模式为研究对象，针对其存在的特征信息较为单一，ERD/ERS生理现象产生不明显，可区分性较差等问题，提出将运动想象与思维任务融合的新型复杂混合脑机接口。其次，针对ERD/ERS模式的EEG信号，设计了几种常见的特征提取方法及模式识别方法，包括自回归模型、共空间模式滤波器、贝叶斯分类器、Fisher线性

7、分类器以及稀疏表征分类方法，将各个特征提取方法与分类方法进行两两组合，对基于运动想象ERD/ERS的脑电竞赛数据进行测试处理，并对分类结果进行了对比，找出更为适合处理ERD/ERS模式的EEG信号的方法，以便利用该方法实现对复杂混合模式EEG信号的处理。最后，对提出的新型复杂混合模式进行了系统设计，包括受试对象，实验范式以及EEG信号采集等。同时，为了便于对提出的复杂混合模式进行有效性验证，设计了简单运动想象模式作为对比实验，利用设计的特征提取与分类算法对两种对比模式进行处理。实验结果表明，本文提出的基于运动想象与特殊思维任务融合的复杂混