20xx年醫(yī)學(xué)專(zhuān)題—腦機(jī)接口基礎(chǔ)(參考版)
2024-11-17 22:27本頁(yè)面
【正文】 。小波 變換 能有效 檢測(cè) 出 腦電 信號(hào)中短 時(shí) 、低能量的瞬 態(tài) 脈沖，其最大的 優(yōu) 點(diǎn)是采用可 變 的 時(shí)頻 窗口分析 (fēnxī)信號(hào)的不同 頻 率成份。ng)總結(jié)近些年來(lái)， 腦 －機(jī)接口 BCI(brainputer interaction）技 術(shù) 的研究在國(guó) 際 上引起了廣泛的 興 趣并 獲 得了快速的 發(fā) 展。內(nèi)容 (n232。總之， BCI技要在眾多領(lǐng)域的研究人員的共同努力下完成。 雖然腦一機(jī)接口的發(fā)展還很不完善，存在的問(wèn)題也很多，但對(duì)于 BCI技術(shù)能否最終走出實(shí)驗(yàn)室，答案可以說(shuō)是肯定的。)的正確率，但離實(shí)際應(yīng)用的需要還有距離， BCI的特征信號(hào)提取和分類(lèi)技術(shù)還不夠完善。 5 腦一機(jī)接口研究存在的問(wèn)題及展望 目前，腦電信號(hào)分類(lèi)還面臨很多挑戰(zhàn)，主要可歸納為以下幾類(lèi)：(1) 信息傳輸率 (帶寬 ) 即使是有經(jīng)驗(yàn)的測(cè)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(gè)字符，這對(duì)正常的對(duì)話與交流仍然太慢。腦 機(jī)接口 (jiē kǒu)中常使用的分類(lèi)方法主要有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性分類(lèi) (Linear DiscriminantAnalysis LDA)、支持向量機(jī) (Support Vector Machine SVM)等分類(lèi)方法。由于根據(jù)不同的運(yùn)動(dòng)或意識(shí)，腦電信號(hào)能夠產(chǎn)生不同的響應(yīng)特性，因此分類(lèi)是確定運(yùn)動(dòng)或意識(shí)的類(lèi)型與特征信號(hào)之間的關(guān)系。第十四 頁(yè) ，共十七 頁(yè) 。小波分析相當(dāng)于一個(gè)數(shù)學(xué)顯微鏡，具有放大、縮小和平移的功能，其作用類(lèi)似于一組帶寬相等、中心頻率可變的帶通濾波器。腦電信號(hào)是非平穩(wěn)信號(hào)，由于小波變換的多分辨率特點(diǎn)，很適合提取。在低頻 (dīp237。 小波變換 (Wavelet Transform,WT) 小波分析是傅立葉分析思想上里程碑式的進(jìn)展。固定點(diǎn)算法以負(fù)熵最大作為一個(gè)搜尋方向，可以實(shí)現(xiàn)順利地提取腦電信號(hào)的特征。與普通(pǔtōng)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(yùn)算。第十二 頁(yè) ，共十七 頁(yè) 。o)最大時(shí)，等價(jià)于輸出端各分量之間的冗余信息得到去除。這種原則源自于神經(jīng)系統(tǒng)的去冗余特性，可描述為：當(dāng)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入端和輸出端的互信息達(dá)到 (d225。ng)下 ,僅利用觀測(cè)信號(hào) x和源是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立這一假設(shè) ,盡可能真實(shí)地分離出源信號(hào) s,這就是所謂的盲源分離問(wèn)題 (Blind Source Separation,簡(jiǎn)稱(chēng) BSS)。在混合矩陣 A和源信號(hào)未知的情況 (q237。 ICA的出發(fā)點(diǎn)非常簡(jiǎn)單 ,它假設(shè)成分是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的而且還必須假設(shè)獨(dú)立成分是非高斯分布的。下文將對(duì)獨(dú)立成分分析和小波變換在腦電信號(hào)預(yù)處理中的應(yīng)用進(jìn)行討論：第十一 頁(yè) ，共十七 頁(yè) ?，F(xiàn)在以獨(dú)立成分分析 (fēnxī)ICA為主， ICA的應(yīng)用主要還是對(duì)腦電進(jìn)行預(yù)處理，用于消除原始
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