類神經網路暨圖形辨識之腦波判讀系統

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姓名

劉景浩(Ching-Hao Liu) 查詢紙本館藏

畢業系所

照明與顯示科技研究所

論文名稱

類神經網路暨圖形辨識之腦波判讀系統
(The Interpretation System of the Brain Wave(EEG) by Artificial Neural Network and Pattern Recognition)

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摘要(中)

本研究主要利用圖形辨識及類神經網路兩大技術來分析、解讀、與學習腦波訊號，進而判讀受測者的想法。研究先以高精度腦波儀 OpenBCI進行量測，擷取八個波段的生理腦波電訊號，接著以Google的開源API－Teachable Machine來訓練系統，經學習後不僅可以判斷受測者的精神狀態為專注亦或是放鬆，此外還能分辨受測者是在想左邊還右邊。此研究成果在腦波的判讀技術上可視為一重大發展。

摘要(英)

This study based on two major technologies: Artificial Neural netw-ork and pattern recognition. By using these technologies, we can analyze, interpret, and learn brainwave signals; furthermore, interpret the subject′s thoughts. At first, the study measured with a high-precision electroencep-halogram OpenBCI and captured eight wavebands of physiological brain-wave signals. Then we use Google′s open source API-Teachable Machine to train the system recognizing brainwave pattern. After learning, it can n-ot only distinguish between focused and relaxed from the subject′s mental state, but also distinguish between left and right from the subject′s thinki-ng. This research result can be regarded as a major development in the in-terpretation of brain science.

關鍵字(中)

★ 腦波
★ 大腦科學
★ 類神經網路
★ 圖形辨識

關鍵字(英)

論文目次

目錄
摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 ix
第一章緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 1
1.3 研究貢獻 2
1.4論文架構 2
第二章研究內容與方法 3
2.1 研究內容 3
2.2 研究方法 3
第三章理論 5
3.1 大腦科學與腦波量測 5
3.1.1 大腦科學 5
3.1.2 腦波科學量測 9
3.2 快速傅立葉轉換 14
3.3類神經網路基礎理論 17
3.3.1類神經網路概論 17
3.3.2 類神經處理單元 18
3.3.3 類神經網路架構 19
3.3.4 類神經網路的訓練及演算法 20
3.4 影像識別基礎理論 23
3.4.1 數位影像概論 23
3.4.2 形態學概論 24
3.4.3圖形辨識比對辨識法 26
3.5意識與淺意識 29
3.5.1 意識及淺意識 29
3.5.2 意識與淺意識之運作 30
第四章 32
第五章 32
第六章實驗部分 32
4.1實驗系統參數 32
4.2 實驗流程 35
4.2.1 精神狀態分析 36
4.2.2 誘發電位分析 43
4.2.3 擺頭方位分析 45
4.2.4 意念方向分析 48
第七章結論 51
第八章未來展望 52
參考文獻 54

參考文獻

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指導教授

張榮森

審核日期

2018-7-23

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