EEG信號(hào)MATLAB分析平臺(tái)設(shè)計(jì)-模式識(shí)別部分【含論文、開題報(bào)告、文獻(xiàn)綜述】
EEG信號(hào)MATLAB分析平臺(tái)設(shè)計(jì)-模式識(shí)別部分【含論文、開題報(bào)告、文獻(xiàn)綜述】,含論文、開題報(bào)告、文獻(xiàn)綜述,eeg,信號(hào),matlab,分析,平臺(tái),設(shè)計(jì),模式識(shí)別,部分,部份,論文,開題,報(bào)告,講演,呈文,文獻(xiàn),綜述
本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書
年 3 月 2 日至 2015 年 6 月 7 日
題 目： EEG信號(hào)MATLAB分析平臺(tái)設(shè)計(jì)
——模式識(shí)別部分
姓 名：
學(xué) 號(hào)：
學(xué) 院：
專 業(yè)：
年 級(jí)：
指導(dǎo)教師： （簽名）
系主任（或教研室主任）： （簽章）
設(shè) 計(jì) （ 論 文 ） 任 務(wù)
（包括原始數(shù)據(jù)、技術(shù)要求、工作要求）
課題的背景和意義：
腦電信號(hào)（EEG）是通過布置在頭皮或顱內(nèi)的電極記錄下來的腦細(xì)胞群電活動(dòng)，它反映了大腦生物電的節(jié)律性活動(dòng)規(guī)律。不同的生理狀態(tài)或者各種病因均會(huì)使腦電信號(hào)表現(xiàn)出不同的模式。
為了解神經(jīng)細(xì)胞電活動(dòng)和人的心理和生理狀態(tài)之間的關(guān)系，需要對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行采集。可通過嘗試諸如傅立葉變換、小波變換等多種信號(hào)變換，提取特征和識(shí)別樣本，尋出最大相關(guān)信號(hào)特征；利用各種分析方法，尋出最優(yōu)方法和參數(shù)，把圖表顯示出來等手段，分析腦電信號(hào)中包含的大量的生理和病理信息。這在臨床醫(yī)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域具有重要的參考價(jià)值和科學(xué)意義。
由于采集到的腦電信號(hào)容量大，對(duì)信號(hào)的處理顯得特別重要。MATLAB以其具有的多功能的特征和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理等優(yōu)勢(shì)，成為良好的分析平臺(tái)，對(duì)心理學(xué)研究有很大的幫助，使非醫(yī)學(xué)類的學(xué)生展開相關(guān)研究成為了可能。
原始數(shù)據(jù)：
(1)基于腦電采集平臺(tái)的EEG 信號(hào)CNT文件包。
(2)經(jīng)典模式識(shí)別方法源代碼。
(3)ERP腦電采集平臺(tái)的信號(hào)源編碼及定位。
(4)聚類分析和支持向量機(jī)的源代碼。
(5)特定EEG 信號(hào)CNT文件的關(guān)聯(lián)事件類型。
技術(shù)要求：
(1)基于MATLAB平臺(tái)，完成EEG 信號(hào)CNT文件的讀取和顯示。
(2)基于特定信號(hào)源編碼與EEG信號(hào)作相關(guān)分析，得出主成分信號(hào)。
(3)嘗試不同信號(hào)變換，尋出關(guān)聯(lián)事件類型下的最大相關(guān)信號(hào)特征。
(4)利用SVM，PLS等分析方法，對(duì)信號(hào)特征進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，尋找最優(yōu)方法和參數(shù)。
工作要求：
(1)工作認(rèn)真負(fù)責(zé)，要理論聯(lián)系實(shí)際，以實(shí)事求是、勇于探索、不斷創(chuàng)新的科學(xué)態(tài)度對(duì)待畢業(yè)設(shè)計(jì)。
(2)按照進(jìn)度要求及時(shí)完成任務(wù)。
(3)按照學(xué)校有關(guān)畢業(yè)論文的撰寫要求，認(rèn)真撰寫畢業(yè)論文。
畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的主要內(nèi)容
畢業(yè)設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容：
(1)基于MATLAB平臺(tái)，完成EEG 信號(hào)CNT文件的讀取模塊。
(2)完成EEG MATLAB平臺(tái)的框架GUI設(shè)計(jì)。
(3)完成各算法模式識(shí)別子模塊的設(shè)計(jì)。
(4)完成參數(shù)調(diào)節(jié)，圖表顯示等各模塊。
(5)和信號(hào)處理模塊的同學(xué)合作，整合完成EEG信號(hào)分析平臺(tái)。
進(jìn)度安排：
(1)2015年03月2日－2015年03月15日（第 1周-第 2周）
需求分析，查閱資料完成方案的設(shè)計(jì)。整理資料，完成開題報(bào)告和文獻(xiàn)綜述等。
(2)2015年03月16日－2015年03月29日（第 3周-第4 周）
進(jìn)行相關(guān)英文資料閱讀與翻譯工作，深入進(jìn)行理論學(xué)習(xí)。
(3)2015年03月30日－2015年04月12日（第5 周-第6周）
完成MATLAB框架設(shè)計(jì)。
(4)2015年04月13日－2015年04月26日（第 7周-第8周）
研究算法，做好理論基礎(chǔ)。完成算法測(cè)試并改寫。
(5)2015年04月27日－2015年05月10日（第 9周-第 10周）
整合程序并測(cè)試。編寫畢業(yè)設(shè)計(jì)論文。
(6)2015年05月11日－2015年05月24日（第 11周-第 12周）
撰寫畢業(yè)論文，做好答辯準(zhǔn)備。
(7)2015年05月25日－2015年06月07日（第 13周-第 14周）
畢業(yè)答辯。
畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)更改記錄
更 改 原 因
更 改 內(nèi) 容
主要參考文獻(xiàn)
[1]趙侖.ERPs實(shí)驗(yàn)教程[M].南京：東南大學(xué)出版社,2010.
[2]蔡林,張亞旭.句子理解過程中句法與語義加工的EEG時(shí)頻分析[J].心理科學(xué)進(jìn)展,2014,(7):1112-1121.
[3]Willis J.Tompkins,生物醫(yī)學(xué)數(shù)字信號(hào)處理[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社,2001.
[4]STEVEN J.LUCK,事件相關(guān)電位基礎(chǔ)[M].上海：華東師范大學(xué)出版社,2009.
[5]江洪.基于DSP的腦電信號(hào)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì).碩士論文,2005.
[6]周建興,豈興明.MATLAB從入門到精通[M].北京：人民郵電出版社,2008.
[7]劉克球,呂以喬,周以氏.生物醫(yī)學(xué)電子學(xué)[M].北京大學(xué)出版社,1988.
[8]趙紅怡.DSP技術(shù)與應(yīng)用實(shí)例[M].電子工業(yè)出版社,2003.
[9]Chen L, Li X, Yang Y . “Focus, Newness and Their Combination: Processing of Information Structure in Discourse”,2012.
[10]Chen L, Wang L, Yang Y. “Distinguish between focus and newness: an ERP”,2014.
本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）開題報(bào)告
姓 名
學(xué)號(hào)
專 業(yè)
電子信息工程
題 目
EEG信號(hào)MATLAB分析平臺(tái)設(shè)計(jì) ——模式識(shí)別部分
一、 研究背景、概況及意義
腦電信號(hào)（EEG）是通過布置在頭皮或顱內(nèi)的電極記錄下來的腦細(xì)胞群電活動(dòng)，它反映了大腦生物電的節(jié)律性活動(dòng)規(guī)律。不同的生理狀態(tài)或者各種病因均會(huì)使腦電信號(hào)表現(xiàn)出不同的模式。
為了解神經(jīng)細(xì)胞電活動(dòng)和人的心理和生理狀態(tài)之間的關(guān)系，需要對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行采集。可通過嘗試諸如傅立葉變換、小波變換等多種信號(hào)變換，提取特征和識(shí)別樣本，尋出最大相關(guān)信號(hào)特征；利用各種分析方法，尋出最優(yōu)方法和參數(shù)，把圖表顯示出來等手段，分析腦電信號(hào)中包含的大量的生理和病理信息。這在臨床醫(yī)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域具有重要的參考價(jià)值和科學(xué)意義。
由于采集到的腦電信號(hào)容量大，對(duì)信號(hào)的處理顯得特別重要。MATLAB以其具有的多功能的特征和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理等優(yōu)勢(shì)，成為良好的分析平臺(tái)，對(duì)心理學(xué)研究有很大的幫助，使非醫(yī)學(xué)類的學(xué)生展開相關(guān)研究成為了可能。
2、 研究主要內(nèi)容
(1)基于MATLAB平臺(tái)，完成EEG 信號(hào)CNT文件的讀取模塊。對(duì)EEG信號(hào)波形進(jìn)行基本的數(shù)字信號(hào)處理，如濾波、傅立葉變化、小波變換等。
(2)完成EEG MATLAB平臺(tái)的框架GUI設(shè)計(jì)。設(shè)置下拉菜單，將信號(hào)處理和模式識(shí)別實(shí)現(xiàn)的功能添加進(jìn)下拉菜單。
(3)完成各算法模式識(shí)別子模塊的設(shè)計(jì)。主要利用SVM（支持向量機(jī)）、PLS（最小二乘法）等分析方法。
(4)完成參數(shù)調(diào)節(jié)，圖表顯示等各模塊。調(diào)節(jié)參數(shù)，反復(fù)觀察大量EEG信號(hào)處理結(jié)果，尋求最優(yōu)方法和參數(shù)。
(5)和信號(hào)處理模塊的同學(xué)合作，整合完成EEG信號(hào)分析平臺(tái)。交流相關(guān)的學(xué)習(xí)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為畢設(shè)答辯做好準(zhǔn)備。
3、 研究步驟、方法及措施
(1)需求分析：根據(jù)給定的任務(wù)，從需求著手，討論所需的實(shí)際效果與實(shí)現(xiàn)該效果所需的人力、財(cái)力、物力與技術(shù)。
(2)理論分析：根據(jù)任務(wù)要求提出可行的理論實(shí)現(xiàn)方法，初步制定詳細(xì)的技術(shù)實(shí)現(xiàn)手段。
A.復(fù)習(xí)相關(guān)的信號(hào)處理和模式識(shí)別的知識(shí)，熟練運(yùn)用MATLAB。
B.利用MATLAB建立GUI框架，下拉菜單分成若干部分。例如，將第一部分設(shè)置為基本波形的處理（剪切，反向之類），第二部分為信號(hào)處理，第三部分為模式識(shí)別，等等。
C.把波形文件導(dǎo)入EEGLAB。
D.信號(hào)處理：收集足夠多經(jīng)典的信號(hào)處理算法，然后尋找比較適合的算法并做成工具庫(kù)，添加進(jìn)GUI框架。
E.模式識(shí)別：通過對(duì)大量信號(hào)波形進(jìn)行處理，尋出關(guān)聯(lián)事件類型下的最大相關(guān)信號(hào)特征，利用SVM，PLS等分析方法，對(duì)信號(hào)特征進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，尋找最優(yōu)方法和參數(shù)。做成工具庫(kù)，添加進(jìn)GUI框架。
(3)系統(tǒng)調(diào)試：進(jìn)行調(diào)試與糾錯(cuò)。
4、 研究進(jìn)度計(jì)劃
(1)2015年03月2日－2015年03月15日（第 1周-第 2周）
需求分析，查閱資料完成方案的設(shè)計(jì)。整理資料，完成開題報(bào)告和文獻(xiàn)綜述等。
(2)2015年03月16日－2015年03月29日（第 3周-第4 周）
進(jìn)行相關(guān)英文資料閱讀與翻譯工作，深入進(jìn)行理論學(xué)習(xí)。
(3)2015年03月30日－2015年04月12日（第5 周-第6周）
完成MATLAB框架設(shè)計(jì)。
(4)2015年04月13日－2015年04月26日（第 7周-第8周）
研究算法，做好理論基礎(chǔ)。完成算法測(cè)試并改寫。
(5)2015年04月27日－2015年05月10日（第 9周-第 10周）
整合程序并測(cè)試。編寫畢業(yè)設(shè)計(jì)論文。
(6)2015年05月11日－2015年05月24日（第 11周-第 12周）
撰寫畢業(yè)論文，做好答辯準(zhǔn)備。
(7)2015年05月25日－2015年06月07日（第 13周-第 14周）
畢業(yè)答辯。
5、 參考文獻(xiàn)
[1]劉克球,呂以喬,周以氏.生物醫(yī)學(xué)電子學(xué)[M].北京大學(xué)出版社,1988.
[2]周建興,豈興明.MATLAB從入門到精通[M].北京：人民郵電出版社,2008.
[3]Willis J.Tompkins,生物醫(yī)學(xué)數(shù)字信號(hào)處理[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社,2001.
[4]STEVEN J.LUCK,事件相關(guān)電位基礎(chǔ)[M].上海：華東師范大學(xué)出版社,2009.
[5]張德豐.MATLAB小波分析[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009.
[6]蔡林,張亞旭.句子理解過程中句法與語義加工的EEG時(shí)頻分析[J].心理科學(xué)進(jìn)展,2014,(7):1112-1121.
[7]趙侖.ERPs實(shí)驗(yàn)教程[M].南京：東南大學(xué)出版社,2010.
[8]朱希安，曹林.小波分析及其在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用.北京：電子工業(yè)出版社，2012.
[9]Chen L, Li X, Yang Y . “Focus, Newness and Their Combination: Processing of Information Structure in Discourse”,2012.
[10]Chen L, Wang L, Yang Y. “Distinguish between focus and newness: an ERP”,2014.
學(xué)生簽名： 年 月 日
指導(dǎo)教師意見（對(duì)本課題的深度、廣度及工作量的意見及開題是否通過）：
通過 □ 完善后通過 □ 未通過 □
指導(dǎo)教師簽名： 年 月 日
注：開題報(bào)告用A4紙打印裝訂在畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）任務(wù)書后，學(xué)生可根據(jù)開題報(bào)告的長(zhǎng)度加頁(yè)。
開題是否通過請(qǐng)指導(dǎo)教師在□內(nèi)打“√”。
3
本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）
文 獻(xiàn) 綜 述
姓 名
學(xué) 號(hào)
學(xué) 院
專 業(yè)
年 級(jí)
一、課題國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀（黑體，三號(hào)字）
人的大腦是由數(shù)以萬計(jì)的針尖大小的神經(jīng)交錯(cuò)構(gòu)成的。神經(jīng)相互作用時(shí)，腦電波模式就表現(xiàn)為思維狀態(tài)。每次神經(jīng)活動(dòng)時(shí)都會(huì)產(chǎn)生輕微的放電，許多神經(jīng)共同放電產(chǎn)生的集體電波可以通過測(cè)量得到。從頭皮記錄到的EEG信號(hào)時(shí)域的幅值在0.1~200uV， 頻率主要分布在0.5~ 50 Hz之間。相關(guān)研究已表明，人體在做不同動(dòng)作或者想像任務(wù)時(shí)大腦皮層不同區(qū)域的刺激大小不同，相應(yīng)會(huì)產(chǎn)生不同的EEG信號(hào)[1]。
1929年德國(guó)神經(jīng)精神病學(xué)家Hans Berger首先報(bào)告了在人類完整的頭皮上安放電極，描記人類大腦的電活動(dòng)。此后他的研究成果不斷得到電生理及神經(jīng)生理學(xué)家的證實(shí)，使EEG學(xué)在全世界范圍得以發(fā)展，并開始為臨床和科學(xué)服務(wù)。診斷異常腦電圖，主要不是根據(jù)它缺少正常腦電圖的成分或類型，而應(yīng)根據(jù)它是否含有不正常腦電活動(dòng)或類型。
自1932 年Dietch 首先用傅立葉變換進(jìn)行了EEG分析之后, 在腦電分析中相繼引入了頻域分析、時(shí)域分析等腦電圖分析的經(jīng)典方法。近年來, 在腦電圖分析中應(yīng)用了小波分析、匹配跟蹤方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析、混沌分析等方法以及各種分析方法的有機(jī)結(jié)合, 有力地推動(dòng)了腦電信號(hào)分析方法的發(fā)展[2]。
（1） AR參數(shù)模型譜估計(jì)。
在現(xiàn)代譜估計(jì)方法中，參數(shù)模型法是應(yīng)用最廣泛的一種方法，近年來在EEG 信號(hào)處理中應(yīng)用較為普遍。將AR模型應(yīng)用到EEG分析中的基本思想是假設(shè)可以用AR 過程近似真實(shí)EEG 信號(hào)，基于這一假設(shè)，根據(jù)實(shí)際EEG信號(hào)，選取合適的階次、參數(shù)使得AR 模型所對(duì)應(yīng)的AR 過程盡可能逼近EEG 信號(hào)。采用AR參數(shù)模型進(jìn)行特征提取，是考慮到EEG 信號(hào)是典型的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)[12]。
利用AR模型對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行壓縮。在一般的EEG 實(shí)驗(yàn)室中，50~60分鐘長(zhǎng)的EEG 信號(hào)是常見的事，因此，大容量的腦電信號(hào)的存儲(chǔ)是腦電數(shù)據(jù)庫(kù)必然面臨的問題。因此，EEG 信號(hào)的數(shù)據(jù)壓縮具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。實(shí)測(cè)得到的EEG 數(shù)據(jù)長(zhǎng)約160 s， 采樣率為256Hz ，4 通道。測(cè)得的EEG 信號(hào)利用AR模型分段擬合，每段采樣點(diǎn)數(shù)為1024點(diǎn)，AR的階數(shù)P =15，采用Levison-Durbin 遞推算法，從而把1024 點(diǎn)數(shù)據(jù)壓縮為16 個(gè)系數(shù)與預(yù)測(cè)誤差。
（2）雙譜分析。
功率譜分析可以有效地反映信號(hào)的二階信息，卻丟失了包括相位信息在內(nèi)的高階信息，而這些信息對(duì)EEG 信號(hào)分析有時(shí)顯得很有意義。雙譜分析要求信號(hào)至少三階平穩(wěn)，因此對(duì)短數(shù)據(jù)EEG 信號(hào)才有意義。
（3）時(shí)頻分析
腦電信號(hào)是一種時(shí)變的、非平穩(wěn)信號(hào)，不同時(shí)刻有不同的頻率成分，而單純的時(shí)、頻分析方法通過傅氏變換聯(lián)系起來，它們的截然分開是以信號(hào)的頻率時(shí)不變特性或統(tǒng)計(jì)特性平穩(wěn)為前提的。但由于時(shí)域和頻域分辨率的“不確定性原理”，不可能在時(shí)域和頻域同時(shí)獲得較高的分辨率。而且在EEG 中有許多病變都是以瞬態(tài)形式表現(xiàn)的，只有把時(shí)間和頻率結(jié)合起來進(jìn)行處理才能取得更好的結(jié)果?？梢哉f信號(hào)的時(shí)-頻表示法為腦電信號(hào)處理提供了非常好的前景。目前應(yīng)用的較為廣泛的方法有維格納- 費(fèi)利分布(Wigner -VilleDistribution，WD)和小波變換，匹配跟蹤方法目前也已用于睡眠紡錘波的分析[2]。
（4）諧波小波包變換
腦電波是典型的非平穩(wěn)信號(hào)，不同時(shí)刻有不同的頻率成分，把時(shí)間和頻率結(jié)合起來分析才能得到更好的結(jié)果。小波變換具有很好的時(shí)頻分析功能，因此近年來應(yīng)用小波變換分析腦電波倍受關(guān)注。例如應(yīng)用小波變換的多尺度分析來分析EEG中的異常波，如棘波、棘慢復(fù)合波等。在腦電圖檢測(cè)中，許多病變是以瞬態(tài)異常波形表現(xiàn)的，因此小波變換的局部瞬變捕捉性質(zhì)和線性相位特性尤為重要。常見的二進(jìn)小波變換的主要缺點(diǎn)是隨著分解層數(shù)的增加，逐漸向低頻聚焦，對(duì)信號(hào)的高頻段的刻劃比較粗糙。小波包變換是二進(jìn)小波變換的改進(jìn)，對(duì)信號(hào)的高頻段也進(jìn)行分解，但是仍不能在同一分解層得到感興趣的頻段。另外，二進(jìn)小波變換和二進(jìn)小波包變換均采用二抽一采樣，隨著尺度的增加，采樣頻率減半，數(shù)據(jù)點(diǎn)減半，當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)比較少時(shí)，信號(hào)的細(xì)節(jié)會(huì)丟失。英國(guó)劍橋大學(xué)Newland教授提出的諧波小波包變換對(duì)信號(hào)中的奇異成分非常敏感，具有線性相位特性并且可以用快速傅立葉算法實(shí)現(xiàn)，具有重要的工程應(yīng)用意義。諧波小波變換可以通過FFT和IFFT運(yùn)算實(shí)現(xiàn)，這是諧波小波變換顯著的優(yōu)點(diǎn)。參數(shù)決定了諧波小波變換的尺度，通過不斷變化參數(shù)的值，調(diào)節(jié)帶寬大小和中心頻率，以匹配不同頻帶的信號(hào)，就實(shí)現(xiàn)了諧波小波包變換[6]。
（5）希爾伯特一黃變換
時(shí)頻分析方法在腦電分析中有其優(yōu)勢(shì)，但主要的時(shí)頻分析方法各有優(yōu)缺點(diǎn)：短時(shí)傅立葉變換簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)，其主要缺陷在于所謂“窗效應(yīng)”，使用固定的窗函數(shù)，其頻率分辨率受窗寬約束；小波變換采用可變窗口對(duì)信號(hào)進(jìn)行分析，較好地解決了時(shí)間和頻率分辨率的矛盾，是目前最好的時(shí)頻分析方法之一。但小波方法也有其缺點(diǎn)：一旦選擇了小波母函數(shù)，則必須用它來分析全部信號(hào)，因此，小波不具有自適應(yīng)性。此外．有時(shí)小波變換的解釋也不直觀。
黃鄂博士等提出的希爾伯特一黃變換(Hilbert--Huang Transform HHT)是一種新的非平穩(wěn)信號(hào)時(shí)頻分析方法，通過EMD(empirical mode decompositionEMD)方法得到一系列內(nèi)蘊(yùn)模態(tài)函數(shù)(intrinsicmodefunctionIMF)。IMF的特點(diǎn)使得通過希爾伯特變換得到的瞬時(shí)頻率不僅有數(shù)學(xué)上的意義，也有了物理上的意義。另外，EMD分解的基函數(shù)直接來自信號(hào)本身，信號(hào)分解具有局域性和自適應(yīng)性，特別適合于分析非平穩(wěn)信號(hào)。對(duì)IM'F進(jìn)行希爾伯特交換可以構(gòu)建信號(hào)的時(shí)間一頻率一振幅(能量)分布，即希爾伯特(能量)譜。希爾伯特譜無論在頻域還是時(shí)域上都有良好的分辨率，并且三維的分布能夠反映出信號(hào)的內(nèi)在本質(zhì)特性[7]。
人們希望通過自發(fā)腦電，解釋人的心理活動(dòng)，用大腦中電壓變化測(cè)量心理活動(dòng)，需要?jiǎng)×业?、非常的心理活?dòng)才能在自發(fā)腦電上觀測(cè)到一點(diǎn)點(diǎn)變化。但用自發(fā)腦電活動(dòng)來衡量人的心理活動(dòng)內(nèi)容，由于腦電太弱，此時(shí)就需要把這種內(nèi)容重復(fù)呈現(xiàn)30-50次，把每次測(cè)量到的電位疊加起來，才能進(jìn)行觀察，這就是所說的誘發(fā)電位技術(shù)，通常叫做事件相關(guān)電位，簡(jiǎn)稱ERP。ERP學(xué)在認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)中具有重要作用。這是因?yàn)樵谘芯烤吒鼜V泛重要性的問題之前，你首先需要相當(dāng)程度地了解那些特異性ERP成分[10]。
一般情況下，進(jìn)行ERP研究時(shí)，為得到可靠的ERP波形，對(duì)原始腦電數(shù)據(jù)的離線分析過程主要包括以下基本步驟[3]：
（1）合并行為數(shù)據(jù)；
（2）腦電預(yù)覽；
（3）偽跡剔除或矯正，包括眼電（EOG）、心電（EKG）、肌電（EMG）等；
（4）數(shù)字濾波（根據(jù)具體情況和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行參數(shù)選擇）；
（5）腦電分段；
（6）基線校正；
（7）去除偽跡；
（8）疊加平均；
（9）數(shù)字濾波（根據(jù)需要選擇）和平滑化處理；
（10）總平均；
（11）波形識(shí)別、測(cè)量、統(tǒng)計(jì)分析、作圖。
針對(duì)EEG 信號(hào)的模式識(shí)別國(guó)外學(xué)者已進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)與研究。對(duì)于BCI 技術(shù)來說，要使腦機(jī)接口技術(shù)有更大實(shí)用意義，必然要實(shí)現(xiàn)多類EEG 信號(hào)模式識(shí)別，所以提高多類分類的精度是很有必要的。但由于實(shí)驗(yàn)方法各有差異，且各種多分類方法本身均存在不同程度的缺陷，并沒有一個(gè)公認(rèn)的效果很好的多分類方法。而支持向量機(jī)與其它傳統(tǒng)的模式識(shí)別方法相比，以其結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則而非經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則，在EEG 的模式識(shí)別問題中也已展現(xiàn)出較強(qiáng)的分類能力和泛化能力[4]。
支持向量機(jī)SVM是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理的實(shí)現(xiàn)。算法實(shí)現(xiàn)需具有深厚的數(shù)學(xué)功底和計(jì)算機(jī)編程技術(shù)，對(duì)非計(jì)算機(jī)專業(yè)的廣大研究人員來說，一種簡(jiǎn)單高效的實(shí)現(xiàn)環(huán)境和方法是迫切的需要。支持向量機(jī)算法在MATLAB環(huán)境下易于實(shí)現(xiàn)和靈活應(yīng)用的特點(diǎn)，很好的提供這一技術(shù)平臺(tái)[8]。
對(duì)于樣本的識(shí)別，目前相關(guān)研究中采用最多的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)方法，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在固有的收斂速度慢,容易陷入局部最小點(diǎn)的缺陷。支持向量機(jī)是由Vapnik 最初在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上建立起來的一種非常有力的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是一種新穎的人工智能技術(shù)，目前在信號(hào)處理、系統(tǒng)辨識(shí)與建模、先進(jìn)控制和軟測(cè)量等領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用[9]。
支持向量機(jī)中的參數(shù)較多，對(duì)其的選擇極大程度上決定了分類器的復(fù)雜性、泛化能力及魯棒性，所以參數(shù)尋優(yōu)的意義尤為重大。許多尋優(yōu)算法都已應(yīng)用到了支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化問題當(dāng)中，比如網(wǎng)格點(diǎn)法、K折交叉驗(yàn)證法、梯度算法、遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法和模擬退火算法等[4]。
二、研究主要成果
本設(shè)計(jì)主要基于MATLAB分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)EEG信號(hào)的分析和處理，從而提取相關(guān)的信息，以供研究人員進(jìn)行科學(xué)研究，對(duì)臨床醫(yī)學(xué)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域具有重要的參考價(jià)值和科學(xué)意義。
首先需完成EEG 信號(hào)CNT文件的讀取和顯示，對(duì)大容量數(shù)據(jù)進(jìn)行分段、壓縮或者改變采樣頻率以減小數(shù)據(jù)量，方便處理。同時(shí)進(jìn)行基線的調(diào)整，壞數(shù)據(jù)的剔除等工作。
然后基于特定信號(hào)源編碼與EEG信號(hào)作相關(guān)分析，得出主成分信號(hào)。主成分分析是一種通過降維技術(shù)把多個(gè)變量化為少數(shù)幾個(gè)主成分（即綜合變量）的統(tǒng)計(jì)分析方法。這些主成份能夠反映原始變量的絕大部分信息，它們通常表示為原始變量的某種線性組合。
再者嘗試不同信號(hào)變換，尋出關(guān)聯(lián)事件類型下的最大相關(guān)信號(hào)特征。主要有合并行為數(shù)據(jù)、腦電預(yù)覽、偽跡剔除或矯正、數(shù)字濾波、腦電分段、基線校正、去除偽跡、疊加平均、數(shù)字濾波和平滑化處理、總平均、波形識(shí)別等步驟。
最后利用SVM，PLS等分析方法，對(duì)信號(hào)特征進(jìn)行關(guān)聯(lián)匹配，尋找最優(yōu)方法和參數(shù)。支持向量機(jī)就是首先通過用內(nèi)積函數(shù)定義的非線性變換將輸入空間變換到一個(gè)高維空間，在這個(gè)空間中求(廣義) 最優(yōu)分類面。SVM 分類函數(shù)形式上類似于一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出是中間節(jié)點(diǎn)的線性組合，每個(gè)中間節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)支持向量通過把原問題轉(zhuǎn)化為對(duì)偶問題，計(jì)算的復(fù)雜度不再取決于空間維數(shù)，而是取決于樣本數(shù)，尤其是樣本中的支持向量數(shù)。這些特點(diǎn)使有效地對(duì)付高維問題成為可能。在最優(yōu)分類面中采用適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)某一非線性變換后的線性分類，而計(jì)算復(fù)雜度卻沒有增加[5]。
三、發(fā)展趨勢(shì)
腦電信號(hào)中包含了大量的生理與疾病信息。在臨床醫(yī)學(xué)方面，腦電信號(hào)處理不僅可為某些腦疾病提供診斷依據(jù)，而且還為某些腦疾病提供了有效的治療手段。在工程應(yīng)用方面，人們也嘗試?yán)媚X電信號(hào)實(shí)現(xiàn)腦-計(jì)算機(jī)接口(BCI)，利用人對(duì)不同的感覺、運(yùn)動(dòng)或認(rèn)知活動(dòng)的腦電的不同，通過對(duì)腦電信號(hào)的有效的提取和分類達(dá)到某種控制目的。但由于腦電信號(hào)是不具備各態(tài)歷經(jīng)性的非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)，而且其背景噪聲也很強(qiáng)，因此腦電信號(hào)的分析和處理一直是非常吸引人但又是具有相當(dāng)難度的研究課題[2]。
腦電信號(hào)是明顯的非平穩(wěn)性信號(hào)，從20 年代檢測(cè)到腦電信號(hào)以來，雖然已作了大量的工作，但長(zhǎng)期以來還沒有突破性的進(jìn)展。隨著信號(hào)處理方法的不斷發(fā)展，更多更有效的分析方法在腦電信號(hào)分析中的應(yīng)用，人們對(duì)于腦電活動(dòng)機(jī)理將有進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)，也必將為臨床醫(yī)學(xué)和基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)的發(fā)展作出新的貢獻(xiàn)[2]。
由于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)建立了一套較好的有限樣本下機(jī)器學(xué)習(xí)的理論框架和通用方法，既有嚴(yán)格的理論基礎(chǔ)，又能較好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題，因此成為九十年代末發(fā)展最快的研究方向之一，其核心思想就是學(xué)習(xí)機(jī)器要與有限的訓(xùn)練樣本相適應(yīng)。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論雖然已經(jīng)提出多年，但從它自身趨向成熟和被廣泛重視到現(xiàn)在畢竟才只有幾年的時(shí)間，其中還有很多尚未解決或尚未充分解決的問題，在應(yīng)用方面的研究更是剛剛開始。這是一個(gè)十分值得大力研究的領(lǐng)域[5]。
四、存在問題
EEGLAB統(tǒng)計(jì)方法具有局限性：1、結(jié)果不易顯著。2、進(jìn)行多因素統(tǒng)計(jì)分析存在局限性（無法探討交互作用）。
為了研究學(xué)習(xí)過程一致收斂的速度和推廣性，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論定義了一系列有關(guān)函數(shù)集學(xué)習(xí)性能的指標(biāo)，其中最重要的是V C維(Vapnik-Cherv onenkis Dimension)。模式識(shí)別方法中V C維的直觀定義是：對(duì)一個(gè)指示函數(shù)集，如果存在h 個(gè)樣本能夠被函數(shù)集中的函數(shù)按所有可能的形式分開，則稱函數(shù)集能夠把h 個(gè)樣本打散；函數(shù)集的VC維就是它能打散的最大樣本數(shù)目h。若對(duì)任意數(shù)目的樣本都有函數(shù)能將它們打散，則函數(shù)集的VC維是無窮大，有界實(shí)函數(shù)的VC維可以通過用一定的閾值將它轉(zhuǎn)化成指示函數(shù)來定義。VC維反映了函數(shù)集的學(xué)習(xí)能力，VC維越大則學(xué)習(xí)機(jī)器越復(fù)雜(容量越大)。遺憾的是，目前尚沒有通用的關(guān)于任意函數(shù)集VC維計(jì)算的理論，只對(duì)一些特殊的函數(shù)集知道其VC維。對(duì)于一些比較復(fù)雜的學(xué)習(xí)機(jī)器(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，其VC維除了與函數(shù)集(神經(jīng)網(wǎng)結(jié)構(gòu))有關(guān)外，還受學(xué)習(xí)算法等的影響，其確定更加困難。對(duì)于給定的學(xué)習(xí)函數(shù)集，如何(用理論或?qū)嶒?yàn)的方法)計(jì)算其VC維是當(dāng)前統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中有待研究的一個(gè)問題[5]。
關(guān)于如何選擇支持向量機(jī)的多分類方法尚沒有一個(gè)系統(tǒng)的、有指導(dǎo)意義的簡(jiǎn)捷方法。方法原理各不相同，各有優(yōu)缺點(diǎn)，在不同場(chǎng)合有不同表現(xiàn)，具體問題應(yīng)當(dāng)選用何種方法尚未有較好的選擇標(biāo)準(zhǔn)，就其使用時(shí)的簡(jiǎn)便性來說，一對(duì)多法相對(duì)使用廣泛。在選擇最佳多分類方法時(shí)仍需對(duì)各種方法進(jìn)行試驗(yàn)挑選。所以在支持向量機(jī)應(yīng)用于EEG 模式識(shí)別的問題上仍有很大的研究空間，需要從BCI 系統(tǒng)整體出發(fā)，考慮到樣本的選擇方法，分類器的可靠性評(píng)判等方面建立多類模式識(shí)別的評(píng)判系統(tǒng)[4]。雖然SVM方法在理論上具有很突出的優(yōu)勢(shì)，但與其理論研究相比，應(yīng)用研究尚相對(duì)比較滯后，目前只有較有限的實(shí)驗(yàn)研究報(bào)道，且多屬仿真和對(duì)比實(shí)驗(yàn)。SVM的應(yīng)用應(yīng)該是一個(gè)大有作為的方向。如何調(diào)整支持向量機(jī)分類器的參數(shù), 使得在限定一類錯(cuò)誤率的前提下使另一類的錯(cuò)誤率達(dá)到最小也是我們下一步的工作[11]。
誘發(fā)電位儀這種設(shè)備，它的優(yōu)點(diǎn)在于它能把微弱的信號(hào)通過疊加使之從無序的自發(fā)電位中突出出來，從而人們能夠識(shí)別它。但是它的優(yōu)點(diǎn)同時(shí)也就是它的缺點(diǎn)，須知，人的心理是一種活動(dòng)的過程，而活動(dòng)過程是不能靜止的，靜止了就不是心理活動(dòng)了，把一個(gè)靜止的狀態(tài)連續(xù)疊加30-50次，它從自發(fā)電位中確實(shí)突出出來了，但可惜的是，它不是我們所希望看到的那種連貫的心理活動(dòng)了。比如說，我們令一個(gè)被試觀看一張恐怖的圖片，被試產(chǎn)生了恐懼反應(yīng)，這種恐懼信號(hào)太弱，不足以被識(shí)別出來，為了是它從自發(fā)電位中突出出來，就需要疊加，可是當(dāng)?shù)诙慰吹剿鼤r(shí)，被試的恐懼感還是第一次那樣嗎？第三、第四更不是，最后會(huì)不會(huì)對(duì)連續(xù)觀察恐懼圖片產(chǎn)生厭惡感。而且，引起誘發(fā)電位的那種刺激呈現(xiàn)之后，一般是觀察300毫秒以內(nèi)的變化，研究者們觀察最多的是P300，須知，300毫秒也就是不到一秒鐘的三分之一的時(shí)間，只相當(dāng)于選擇反應(yīng)時(shí)的時(shí)間長(zhǎng)度，如此短暫的時(shí)間，能夠允許復(fù)雜的心理活動(dòng)在人們的意識(shí)里明明白白地產(chǎn)生并保留一會(huì)兒?jiǎn)幔?00毫秒里能完成的心理活動(dòng)，只是復(fù)雜心理活動(dòng)鏈條中的一剎那的片段，不是通常一以上的心理活動(dòng)，因此，用這種方法研究復(fù)雜的心理現(xiàn)象，猶如用照片來反映一個(gè)人對(duì)事物的態(tài)度一樣，只能是管中窺豹，只見一斑。
腦電技術(shù)與心理學(xué)研究的結(jié)合還有很長(zhǎng)一段路要走。
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