【摘 要】
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脑-机接口作为一种新型人机交互方式,近来受到广泛关注。其中基于运动想象脑电信号的脑-机接口因其直接通过用户思维“想象”运动来达到交互目的的特点,在医疗康复、功能训练等领域存在巨大潜力。因此本文重点针对运动想象脑电信号的信号质量差、分类准确度低、实时控制困难等问题,基于实验采集的运动想象脑电数据集进行实验与分析,主要完成了以下工作:（1）针对脑电采集过程中不可避免的各种伪迹干扰,设计了一套信号预处理
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脑-机接口作为一种新型人机交互方式,近来受到广泛关注。其中基于运动想象脑电信号的脑-机接口因其直接通过用户思维“想象”运动来达到交互目的的特点,在医疗康复、功能训练等领域存在巨大潜力。因此本文重点针对运动想象脑电信号的信号质量差、分类准确度低、实时控制困难等问题,基于实验采集的运动想象脑电数据集进行实验与分析,主要完成了以下工作:（1）针对脑电采集过程中不可避免的各种伪迹干扰,设计了一套信号预处理流程,并重点针对眼动和眨眼伪迹提出基于独立主成分分析和样本熵结合的自动伪迹去除算法,有效提高了采集信号的质量。（2）针对不同个体甚至同一个体,每次运动想象任务过程中,事件相关同步/去同步现象出现的频段和时间段不尽相同,提出一种短时傅里叶分析与公共空间模式混合的分层特征提取算法,并基于采集的数据集在支持向量机分类器上进行验证,对特征达到94.17%的分类准确度,验证了该特征提取方法的有效性。（3）针对单个分类器不能在所有个体上表现出同样优良分类性能的问题,采用集成学习的思想,设计了一种两级分类器结构,从而提高分类决策的鲁棒性。在采集的数据集上进行实验分析,验证了所提出的分类模型具有很好的泛化能力,对不同受试者的运动意图识别平均准确率达到85.21%。（4）为了验证脑-机接口系统的实时性与准确性,搭建了基于仿真机械臂的脑-机接口控制系统,用户通过运动想象成功实现了对机械臂的运动控制,同时也证明了该系统的实用性。
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