【摘 要】
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运动想象（Motor Imagery,MI）是指只想象肢体运动而没有进行实际的肢体动作,运动想象产生的脑电信号（EEG）具有事件相关同步（Event-Related Synchronization,ERS）和去同步（Event-Related Desynchronization,ERD）特征,通过分析该特征,可以判断出想象者的运动意图,从而实现对外部设备的控制,因此运动想象脑电信号成为脑-机接口系
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运动想象（Motor Imagery,MI）是指只想象肢体运动而没有进行实际的肢体动作,运动想象产生的脑电信号（EEG）具有事件相关同步（Event-Related Synchronization,ERS）和去同步（Event-Related Desynchronization,ERD）特征,通过分析该特征,可以判断出想象者的运动意图,从而实现对外部设备的控制,因此运动想象脑电信号成为脑-机接口系统中最常使用的一种特征信号。本文完成了三种基于运动想象脑电信号特征提取的研究。（1）提出了基于变分模态分解（VMD）与自回归（AR）模型功率谱估计的脑电信号特征提取方法。通过变分模态将原始脑电信号进行分解之后,送入AR模型进行计算,对计算结果进行功率谱估计,最后将特征值送入支持向量机进行分类。相比较传统单一特征提取方法更有优势。（2）提出了基于优化变分模态分解与近似熵（Approximate Entropy,Apen）的脑电信号特征提取方法。针对变分模态分解的值不能自动取值的问题,本文使用乌燕鸥（STOA）算法对其进行优化,自动搜索最佳值。将分解出来的分量进行近似熵计算,从计算结果中选出合适的特征进行分类,该方法显著提高了识别效率。（3）提出了基于变分模态分解与深度信念（DBN）的脑电信号特征提取方法。现有大部分模型的分类结果在一定程度上依赖于脑电信号空间信息的丰富度。事实上,较少通道的数据采集更加方便,因此在空间信息不足的情况下,如何提取和分类脑电图信号是一个重要的问题。因此,本文提出了利用变分模态分解对脑电信号进行分解之后利用希尔伯特（Hilbert）变换覆盖完整MI时间历程下的时频域特征,提取边际谱（MS）、瞬时能谱（IES）和联合特征时频（JT-F）,并对这三种特征进行整合。引入DBN对融合后的高维特征进行降维,得到运动脑电模式的最优特征,实现运动想象脑电模式的识别,避免了人工确定最优时间段和最优频带导致识别率降低的问题。
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