【摘 要】
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随着人类工作量级的急剧增长,高压的工作状态造成身体和生理疾病频发,使得人们更加关注精神状态。人体的生理信号与人们身体活动行为息息相关,脑电信号是人类活动行为研究的重要数据来源,通过对大脑信号的研究可以很好的检测各种疾病和精神状态。大脑被认为是一个非线性动力系统,传统脑电信号处理方法大多基于线性系统理论基础之上,不可避免的会丢失原始信号携带的信息。而常见的非线性分析理论采用的度量方法并没有一个明确的
【基金项目】
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中国科学院深圳先进技术研究院的国家重点专项项目“主动健康与老龄化科技应对”的课题项目“运动行为监测与干预关键技术研究”,该项目课题编号为“2020YFC2007200”
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随着人类工作量级的急剧增长,高压的工作状态造成身体和生理疾病频发,使得人们更加关注精神状态。人体的生理信号与人们身体活动行为息息相关,脑电信号是人类活动行为研究的重要数据来源,通过对大脑信号的研究可以很好的检测各种疾病和精神状态。大脑被认为是一个非线性动力系统,传统脑电信号处理方法大多基于线性系统理论基础之上,不可避免的会丢失原始信号携带的信息。而常见的非线性分析理论采用的度量方法并没有一个明确的度量指标。本文采用基于持续同调的非线性拓扑动态方法对脑电信号的分析及应用进行了研究。主要工作如下:1)首先,介绍了非线性拓扑动态分析方法的处理流程,并阐述了其基本理论。非线性拓扑动态方法主要为两个方面:原始脑电信号的空间嵌入和点云的拓扑动态分析。对于空间嵌入,本文研究了脑电信号的延时嵌入、原始嵌入和距离矩阵映射三种不同点云矩阵的构建方法;对于拓扑动态分析,研究了复形过滤以及拓扑特征计算的过程。2)基于MIT Physionet上的心算数据集进行心算分类任务研究,研究了三种不同点云构建方法在多通道脑电信号的应用,使用三种点云构建的矩阵,提取拓扑动态特征进行心算状态和心算表现的分类实验,对实验结果进行了分析。3)基于非线性拓扑动态方法,提出了情绪脑电信号处理框架TEEGNDA,设置了与节律和通道相关的实验,将其在DEAP和DREAMER两个脑电情绪数据集进行分类识别实验并分析结果,与具有代表性的文献进行对比。实验结果显示,在心算分类任务上,三种点云构建方法分类准确率均达到了98%以上,并且跨被试者验证也取得了比深度学习更高的效果;而情绪识别任务上,在DEAP和DREAMER两个数据集上的最高分类准确率都在99%以上。结果表明非线性拓扑动态方法是解释神经系统动力学的有力工具,对多通道和单通道脑电均有很强的解释性,并且在不同的分类识别应用任务中均表现出了优秀的识别能力。
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