運(yùn)動想象腦電識別的算法研究的開題報(bào)告

運(yùn)動想象腦電識別的算法研究的開題報(bào)告一、選題背景及意義近年來，運(yùn)動想象腦電識別技術(shù)受到了廣泛關(guān)注，它通過記錄人腦皮層神經(jīng)元的電信號實(shí)現(xiàn)對運(yùn)動想象過程的識別，可以用于人機(jī)交互、智能控制、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用領(lǐng)域。其中，通過運(yùn)動想象實(shí)現(xiàn)腦機(jī)接口技術(shù)已經(jīng)得到廣泛研究，并在頭戴式顯示器、機(jī)器人控制等領(lǐng)域得到應(yīng)用。因此，深入研究運(yùn)動想象腦電識別算法具有重要意義。二、研究內(nèi)容本文以運(yùn)動想象腦電識別為研究對象，探索運(yùn)動想象腦電信號的特征提取、分類識別等關(guān)鍵技術(shù)。具體內(nèi)容如下：（1）運(yùn)動想象腦電信號的預(yù)處理：對原始EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行有效濾波、去除噪聲等預(yù)處理，保證后續(xù)處理的數(shù)據(jù)質(zhì)量。（2）運(yùn)動想象腦電信號的特征提?。禾骄窟\(yùn)動想象腦電信號的特征提取方法，如時域特征，頻域特征和時間頻域特征等。（3）運(yùn)動想象腦電信號的分類識別：探究運(yùn)動想象腦電信號的分類識別方法，如支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，比較不同方法的性能，并選擇性能最好的方法進(jìn)行深入研究。三、研究思路及方法本文的研究思路如下：（1）搜集相關(guān)文獻(xiàn)，對運(yùn)動想象腦電識別算法進(jìn)行深入研究，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢；（2）對當(dāng)前運(yùn)動想象腦電識別算法的特征提取和分類識別方法進(jìn)行調(diào)研，剖析各方法的優(yōu)勢和不足；（3）針對當(dāng)前方法存在的問題，結(jié)合自己的研究課題，改進(jìn)當(dāng)前方法或提出新的方法；（4）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)方法或新方法的有效性和優(yōu)越性。四、預(yù)期成果本文的預(yù)期成果如下：（1）對運(yùn)動想象腦電識別算法的發(fā)展過程進(jìn)行梳理，掌握該領(lǐng)域的最新研究成果；（2）針對當(dāng)前運(yùn)動想象腦電識別算法的特征提取和分類識別方法進(jìn)行評估，并提出改進(jìn)或新的方法；（3）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)方法或新方法的有效性和優(yōu)越性。五、研究計(jì)劃本文的研究計(jì)劃如下：時間節(jié)點(diǎn)研究內(nèi)容第1-2周搜集相關(guān)文獻(xiàn)，深入研究運(yùn)動想象腦電識別算法第3-4周研究特征提取和分類識別方法第5-6周細(xì)化課題研究思路，提出研究方案第7-8周實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理第9-10周特征提取和分類識別的算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)第11-12周驗(yàn)證算法的有效性和優(yōu)越性第13-14周撰寫論文及進(jìn)行答辯六、參考文獻(xiàn)[1]WolpawJR,BirbaumerN,McfarlandDJ,etal.Brain-computerinterfacesforcommunicationandcontrol[J].ClinicalNeurophysiology,2002,113(6):767-791.[2]ChavarriagaR,MillánJDR.LearningfromEEGerror-relatedpotentialsinnoninvasivebrain-computerinterfaces[J].IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering,2010,18(5):381-388.[3]FarinaD,JiangN,RehbaumH,etal.TheextractionofneuralinformationfromthesurfaceEMGforthecontrolofupper-limbprostheses:Emergingavenuesandchallengingperspectives[J].IEEETran