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基于事件相关电位ERP的BCI系统的研究与设计
资料介绍
本论文主要研究了BCI系统的一般组成和其工作原理、系统的类型、自发脑电信号和事件相关电位的区别、脑电信号的识别即脑电信号去噪预处理、事件相关电位的特征提取与脑电信号的分类等。在此基础上，设计了基于事件相关电位的BCI系统，包括脑电数据的采集（电极的选择和导联方式、参数设置）、信号放大与滤波电路的硬件实现、产生ERP的刺激方式等，并利用Neuroscan ERPs工作站设计了ERP实验范式，完成了对高低熟悉度英语单词产生的P300电位的特征提取的相关实验，对自己采集到的脑电数据做了详细的处理，得出实验结果。
在信号识别时，分析了脑电干扰信号以及ERP信号的幅频特性、并对各种预处理方法做了详细比较之后，应用小波阀值去噪法来实现脑电信号预处理，得到了比较满意的处理结果。对于特征提取和分类，因为两类刺激信号所产生的P300电位有明显不同，可以用来作为区分两类信号的依据，所以本文选择了共同空间模式算法提取出事件相关电位P300的幅值特征，然后根据幅值特征，用Fisher 线性判别法对刺激信号进行分类，得出分类结果。通过这一系列的实验设计与结果分析，使我对BCI系统有了更加深刻的理解和认识。
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