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文檔簡介
1、基于腦電的腦-機接口(Brain-Computer Interface，BCI)技術作為一種新型人機交互手段，近年來已經成為康復工程以及生物醫(yī)學工程等領域的研究熱點。腦-機接口是在人腦和外界環(huán)境之間建立直接通信，而不依賴外周神經以及肌肉這種正常的輸出通道。對腦電數據的正確分類是決定腦-機接口性能的關鍵因素，因此研究基于腦電的分類識別算法具有重要的現實意義。
本文以基于運動想象的腦-機接口作為研究對象，對基于運動想象的腦電信
2、號的特征提取方法和分類識別算法進行了系統的研究，并實現了以基于滑動窗的ICA(Sliding Window ICA，SWICA)為核心算法的在線BCI系統。論文的主要內容如下：
1.設計了基于運動想象的BCI實驗范式，采集了較豐富的左右手運動想象腦電數據；結合已有的標準EEG數據，建立了用于本文離線BCI分析的實測腦電信號數據庫。
2.研究了基于后驗概率的支持向量機(Posteriori Probabilit
3、y Support Vector Machine，PPSVM)和隱馬爾科夫模型(Hidden Markov Models，HMM)等模式識別方法，并結合腦電模式分類問題，進行了不同分類方法的性能比較。并用基于后驗概率的支持向量機檢測出了運動想象過程中的“休息”狀態(tài)，為實現運動想象在線控制系統創(chuàng)造了良好的條件。
3.研究并實現了基于能量、共同空間模式(Common Spatical Pattern，CSP)和SWICA算法的
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