摘 要

大脑是人体的控制中枢，负责调节控制众多生理活动。通过研究大脑的构造与其运作机理，可以促进脑科学，人工智能，疾病的诊断与治疗等领域的发展。通过使用脑机接口识别大脑活动所产生的信号，从而建立大脑与外界的沟通桥梁，让大脑直接与外界设备进行交流，完成命令的传达。在脑机接口领域使用的最为广泛的大脑信号是脑电信号，脑电信号中使用最广泛的是运动想象信号。

本文针对运动想象信号的识别，建立了脑电信号预处理、脑电特征取与脑电特征分类等一系列处理步骤，完成了运动想象信号的特征提取和识别。本文使用巴特沃斯滤波器对脑电信号进行滤波，之后使用共空间模式和局部尺度特征分解和傅里叶变化提取空域和频域特征，最后通过线性判别式分类器和支持向量机分类器进行分类。

关键词：脑机接口 运动想象 空间模式 局部尺度特征分解

Abstract

The brain is the control center of the human body, responsible for regulating and controlling many physiological activities. By studying the structure of the brain and its mechanism of operation, can promote brain science, artificial intelligence, disease diagnosis and treatment and other fields of development. Through the use of brain and brain interface to identify the brain generated by the signal, so as to establish a bridge between the brain and the outside world, so that the brain directly with the external equipment to communicate, to complete the command to convey. The most widely used brain signal used in the field of brain and brain interfaces is the EEG signal, and the most widely used in EEG signals is the motion imagination signal.

In this paper, a series of processing steps such as EEG signal preprocessing, EEG feature acquisition and EEG feature classification are established for the recognition of motion imagination signal, and the feature extraction and recognition of motion imagination signal are completed. In this paper, Bartwone filter is used to filter the EEG signal, and then the spatial and frequency domain features are extracted by using the co-spatial model and the local scale feature decomposition and Fourier transform. Finally, the linear discriminant classifier and the support vector machine classifier classification.

keyword: Brain-Computer Interface, Motor imagery, Common Spital Pattern, Local Characteristic-scale Decomposition

目录

摘 要 i

Abstract ii

1绪论 1

1.1研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2 研究意义 2

1.2脑机接口技术 3

1.2.1脑机接口概述 3

1.2.2脑机接口国内外研究现状 4

1.3论文章节安排 6

2脑电信号概述 7

2.1脑电信号的产生与特点 7

2.2脑电信号分类 8

2.3脑电信号的分析方法 8

3数据描述与预处理 10

3.1数据描述 10

3.2数据预处理 10

3.2.1数据的限幅 11

3.2.2数据的带通滤波 11

4脑电信号特征的提取 12

4.1共空间模式 12

4.2局部尺度特征分解 14

5脑电信号特征的分类 18

5.1线性判别式分类器 18

5.2支持向量机分类器 20

6总结与展望 22

6.1总结 22

6.2展望 22

参考文献 24

致谢 26

1绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

人的身体上最精密，最复杂的器官毫无疑问就是大脑。无论是呼吸、眨眼、心脏跳动、血压调节和能量供给这些基本活动，还是行走、跳跃、避开障碍物这些对外界作出反应的活动都需要大脑来调节和控制。除了这些物理上的行为之外，大脑也能对外界的事物产生认知，使得人类能够进行学习。掌管人类思考与行为的大脑，其重要性不言而喻。大脑的额叶负责推理和解决问题，以及判断和冲动意识；顶叶处理疼痛和触觉；枕叶负责视觉感觉和处理功能；颞叶处理听觉以及语言功能；小脑控制身体姿势和协调平衡；杏仁核存储和分类情绪记忆。大脑的各个部分有着各自的功能，它们相互协调完成任务。

了解大脑的构造，揭开大脑的工作原理，一直以来都是科学研究的一大重点，世界各国都高度重视对大脑的研究。二十世纪的三大计划是曼哈顿计划，阿波罗计划，人类基因组计划。这些计划对人类的发展带来了重大的贡献。人类脑计划被认为是和二十世纪的三大计划媲美的二十一世纪的国际性计划。世界各国开展了各种研究大脑的计划，比如美国开展的“人类脑计划”，欧盟开展的“人脑工程”计划，日本开展的“脑科学时代”计划。我国也紧紧跟着国际研究的的浪潮，大力发展脑机接口研究。我国科学家在2001年10月4-5日赴瑞典参加了人类脑计划的第四次工作会议，并正式加入了“人类脑计划”，成为了该计划的第20个成员国^[1]。

有关大脑的研究有很多，比如大脑的结构组成，大脑是如何完成记忆想象思考等行为的，大脑在人体生病前后的变化和模拟大脑的人工智能等等。人类脑计划正在进行的项目包括：神经元（突触、受体、离子通道等），神经网络模型，脑解剖图谱、功能图像等^[2]。受体和离子通道的数据库直接与人类基因和蛋白质序列库相链接，具有一致的数据格式，同时还提供可能的立体结构^[2]。在人类脑计划中项目组最多的要数脑功能图像方面，包括fMRI，PET，脑地形图等^[3]。美国人类脑计划包括在实验数据的基础上发展脑结构、功能、整合和分析的理论模型和仿真计算。脑机接口即是脑研究的众多项目中的一个。脑机接口在大脑与外部环境之间搭建了一个桥梁，通过这桥梁大脑的思考活动所产生的生物电信号能够被解读并传输到外界，之后由外部的设备完成相关命令。这样就完全不通过肢体完成了大脑的命令的执行。对脑电信号的解读能够使得人类揭秘大脑的活动规律，理解和认知大脑的工作原理。如果完成了大脑的解读，人类的生活将再次发生翻天覆地的改变。

1.1.2 研究意义

脑科学研究涉及领域众多，其能够应用的领域也众多，具有广阔的应用前景：

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