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快速序列视觉呈现系统及相关处理算法研究

作　者: 张登科
导　师: 高上凯
学　校: 清华大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 快速序列视觉呈现 正定性检验 欠定条件下独立分量分析 空间滤波器的局限性 ERP信号局部显著性
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 38次
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内容摘要


快速序列视觉呈现是一种基于视觉图像序列刺激的实验范式，将快速序列视觉呈现用于脑机接口系统，可以用于实现快速图像筛选。本文主要工作包括“RSVP系统”实验方案的设计、脑电信号的处理以及分类算法三部分。本文设计和实现了基于自然场景图像的RSVP实验，对可能影响实验的注意瞬脱、有效视觉范围、目标稀疏性、眼动、受试熟练程度和任务设置等因素进行了分析讨论，并提出解决办法。其中，根据眼电和注意瞬脱对实验的影响，提出了图像的返查机制；根据受试熟练程度对实验的影响，提出了有反馈的训练机制。本文从频域滤波和空间滤波两个方面讨论了涉及到的脑电信号处理方法。频域滤波方面，提出了一种根据叠平均信号频谱确定系统频域滤波通带范围的方法，取得了较好的效果。空间滤波方面的工作包括：总结欠定条件下ICA分解的规律，对利用ICA提取ERP信号成分的可行性进行了评估；采用SIM算法进行空间滤波，取得了比ICA方法更好的效果，表明SIM算法更适于ERP信号成分提取；针对脑电数据的正定性检验问题，提出两种方法来验证脑电数据的欠定性；分析总结了空间滤波器在脑电信号处理中的局限性。本文还讨论了RSVP系统涉及的分类算法。通过分析总结ERP信号的特点和实验的影响因素，完善了事件集，改进了信号特征提取方法，增强了分类效果。为了更好地选择分类器，本文对常用的HDCA分类方法和SVM分类方法进行了对比。另外，根据单个trial脑电数据空间滤波的局限性和ERP信号的分类特性，本文提出一种将传统分类器与局部显著性特征结合的分类方法，对多人RSVP实验数据进行处理，取得了很高的分类正确率。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 引言  8-14
  1.1 快速序列视觉呈现系统  8-9
  1.2 脑机接口  9-11
    1.2.1 脑电信号  9
    1.2.2 脑电信号模型  9
    1.2.3 脑机接口  9-11
  1.3 视觉事件相关电位  11-12
  1.4 相关理论研究现状  12-13
    1.4.1 RSVP 系统研究现状  12
    1.4.2 脑电处理算法研究现状  12-13
  1.5 本论文主要研究内容  13-14
第2章 RSVP 系统实验设计  14-20
  2.1 实验平台  14-16
    2.1.1 图像序列  14-15
    2.1.2 刺激序列设计  15
    2.1.3 脑电采集系统  15-16
    2.1.4 数据处理工具  16
  2.2 实验影响因素  16-17
  2.3 实验方案  17-18
    2.3.1 单次实验设计  17-18
    2.3.2 总体实验设计  18
  2.4 本章小结  18-20
第3章 RSVP 系统脑电信号处理  20-40
  3.1 脑电信号预处理  20-22
    3.1.1 工频干扰  20
    3.1.2 眼电干扰  20-21
    3.1.3 带通滤波  21-22
  3.2 主成分分析(PCA)  22-23
  3.3 独立分量分析(ICA)  23-30
    3.3.1 ICA 的基本模型  23-24
    3.3.2 欠定及非独立条件下的 ICA 分解  24-30
    3.3.3 ICA 方法提取 ERP 成分  30
  3.4 SIM 算法  30-32
  3.5 空间滤波器的比较  32-33
  3.6 脑电数据正定性的判定  33-38
    3.6.1 ICA 分解基向量稳定性  33-36
    3.6.2 ICA 分解分量的相关性  36-38
  3.7 空间滤波器的局限性  38-39
  3.8 本章小结  39-40
第4章 RSVP 系统分类算法  40-58
  4.1 事件标记  40-41
  4.2 分类器结构设计  41-47
    4.2.1 不均衡分类问题  41-42
    4.2.2 结构化判决成分分析  42-43
    4.2.3 支持向量机  43-44
    4.2.4 分类器比较  44-45
    4.2.5 改进的分类器结构  45-47
  4.3 ERP 信号的分类特性  47-51
    4.3.1 局部显著性  47-49
    4.3.2 决策事件检测  49-51
  4.4 实验结果  51-56
  4.5 本章小结  56-58
第5章 总结与展望  58-60
  5.1 论文主要工作与创新点  58
  5.2 未来工作展望  58-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
个人简历、在读期间发表的学术论文和研究成果  65

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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