人脑与计算机类比文献,人脑计算机接口基于隐马科夫模型的思维运动异步分类...

摘要：

近年来,人脑计算机接口(Brain-Computer Interface)技术在生理学和信息学研究的基础上不断取得进展.BCI技术的发展以及成功运用将会给人类社会带来巨大的便利.本文通过对人脑计算机接口与语音识别和微弱信号处理的类比,尝试使用隐马科夫模型和Duffing混沌振子这两种方法通过对脑电图信号的处理实现人脑计算机接口. 本文包括两个部分.第一个部分涉及到EEG信号的同步分类.具体包括自回归参数方法和方差方法来进行EEG信号的特征参数提取;然后讨论了隐马科夫模型方法,包括k-means和EM算法以及FLD算法,用以实现对特征参数的分类.本文的第二部分提出了一种用于异步识别EEG信号中ERD现象,进而实现人脑计算机接口指令的一种新方法,即混沌振子方法. 在完成前面提到的各项算法的准备和实现之后,所有程序的结果在第五章中进行汇总分析,包括一些参数的选择,如自回归参数模型的阶次,HMM的状态个数和混合因子的个数.在第五章中还将对BCI指令开始时刻的选择进行详细的论述.然后对BCI指令开始和结束时刻进行了统计分析. 最后,对本文进行总结并提出了进一步工作的大致方向.

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