利用類神經網路對左手、右手食指上抬運動與 休息狀態下的腦波律動進行分類

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Title:	利用類神經網路對左手、右手食指上抬運動與休息狀態下的腦波律動進行分類
Authors:	邱秀鳳;Hsiu-Feng Chiu
Contributors:	電機工程研究所
Keywords:	大腦人機介面;腦磁波儀;腦波律動;類神經網路
Date:	2002-06-21
Issue Date:	2009-09-22 11:47:05 (UTC+8)
Publisher:	國立中央大學圖書館
Abstract:	近幾年來，隨著大腦神經科學研究的突破與腦波訊號擷取科技的進步，大腦人機介面技術已逐漸受到重視。該技術的原始構想是透過腦部訊號的擷取，協助神經肌肉系統損傷導致失能的病患，運用腦波與外界溝通。如何使該系統正確判斷病患目前所面臨或正在執行的狀態，是提高大腦人機介面系統穩定度的重要關鍵點。因此，需藉由整合神經科學、訊號處理與控制理論，來嘗試發展出高穩定性、高傳輸率的大腦人機介面系統。利用腦磁波儀來擷取受試者大腦運動皮質區的beta頻帶腦波律動訊號，並將該訊號透過串接式類神經網路分類器之設計平台，對受試者左、右手食指上抬運動與休息狀態下之腦波律動訊號進行分類。此串接式網路共分為兩個網路層級，第一層級的網路分辨運動與休息狀態，第二層級的網路區隔左手或右手運動。在本研究中，可以成功地將這三種狀態下的腦波律動區分出來，並且發現串接式的網路架構比單一層級的網路架構有更高的鑑別率與穩定性。未來我們期待可以繼續發展大腦人機介面分類器，使得更符合實際日常生活所需要的複雜程度。
Appears in Collections:	[Graduate Institute of Electrical Engineering] Electronic Thesis & Dissertation

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