20xx年醫(yī)學(xué)專題—腦機(jī)接口基礎(chǔ)-資料下載頁
2024-11-17 22:27本頁面
【正文】 換的多分辨率特點，很適合提取。小波分析中的正交函數(shù)系是在選擇適當(dāng)?shù)幕拘〔?(母小波 )后，通過二進(jìn)制的伸縮和平移來產(chǎn)生 “小波 ”的。小波分析相當(dāng)于一個數(shù)學(xué)顯微鏡，具有放大、縮小和平移的功能，其作用類似于一組帶寬相等、中心頻率可變的帶通濾波器。小波變換在實際中分為 CWT和DWT。第十四 頁 ，共十七 頁 。 4 BCI信號的分類識別 在提取出 BCI輸入信號的特征后，接下來就是要對特征信號進(jìn)行分類。由于根據(jù)不同的運動或意識，腦電信號能夠產(chǎn)生不同的響應(yīng)特性，因此分類是確定運動或意識的類型與特征信號之間的關(guān)系。信號分類結(jié)果的好壞取決于兩個方面的因素 :一是用于分類的信號的特征是否明顯；二是分類方法是否有效。腦 機(jī)接口 (jiē kǒu)中常使用的分類方法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性分類 (Linear DiscriminantAnalysis LDA)、支持向量機(jī) (Support Vector Machine SVM)等分類方法。第十五 頁 ，共十七 頁 。 5 腦一機(jī)接口研究存在的問題及展望 目前，腦電信號分類還面臨很多挑戰(zhàn)，主要可歸納為以下幾類：(1) 信息傳輸率 (帶寬 ) 即使是有經(jīng)驗的測試者操作最快的腦機(jī)接口系統(tǒng)，最大傳輸率也才 25b/min，相當(dāng)于每分鐘 3個字符，這對正常的對話與交流仍然太慢。(2) 高誤差率 目前處于實驗室研究階段的 BCI系統(tǒng)的判斷正確率雖然優(yōu)于隨意猜測 (cāic232。)的正確率，但離實際應(yīng)用的需要還有距離， BCI的特征信號提取和分類技術(shù)還不夠完善。以上這些問題的改善和解決可能需要經(jīng)歷一段較長的研究探索時間。 雖然腦一機(jī)接口的發(fā)展還很不完善，存在的問題也很多，但對于 BCI技術(shù)能否最終走出實驗室，答案可以說是肯定的。隨著當(dāng)代微電子技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，各技術(shù)、新方法的不斷出現(xiàn)都在推動著 BCI朝實用化方向全面發(fā)展，相信有人類完全有能力將 BCI的研究成果轉(zhuǎn)化為有價值的應(yīng)用產(chǎn)品?？傊?， BCI技要在眾多領(lǐng)域的研究人員的共同努力下完成。第十六 頁 ，共十七 頁 。內(nèi)容 (n232。ir243。ng)總結(jié)近些年來， 腦 －機(jī)接口 BCI(brainputer interaction）技 術(shù) 的研究在國 際 上引起了廣泛的 興 趣并 獲 得了快速的 發(fā) 展。位 產(chǎn) 生之 間 的 時間 差 結(jié) 合 誘發(fā)電 位的幅 值 就可以判斷 P300的 發(fā) 生。小波 變換 能有效 檢測 出 腦電 信號中短 時 、低能量的瞬 態(tài) 脈沖，其最大的 優(yōu) 點是采用可 變 的 時頻 窗口分析 (fēnxī)信號的不同 頻 率成份。與普通的神 經(jīng) 網(wǎng) 絡(luò) 算法不同的是 這 種算法采用了批 處 理的方式，即在每一步迭代中有大量的 樣 本數(shù)據(jù)參與運算第十七 頁 ，共十七 頁
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