脑机系统中特征提取方法的研究的任务书.docx

脑机系统中特征提取方法的研究的任务书
任务书
1、研究背景及意义
脑机接口（Brain-ComputerInterface，BCI）是一种能够直接从人脑中获取信号并控制外部设备的技术。脑机接口系统是一种基于人机交互的新型系统，它能够将患者大脑中的信息传递给外设，从而实现肢体的运动控制、通讯、游戏操作等功能，对于瘫痪患者、失语病人等有重大的医疗意义。
而脑机接口系统中最核心的任务是对脑电信号进行特征提取和信号分类。由于脑电信号本身的复杂多变性和信号噪声干扰比较大，因此如何从脑电信号中提取出有用的特征并降噪是脑机接口系统中的关键技术和核心研究方向之一。
2、研究内容
本次研究将关注于脑机接口系统中特征提取的研究方法，在探究其原理基础的同时，系统性地对现有的特征提取算法进行总结、分析和评价。研究内容主要包括以下几个方面：
（1）介绍脑电信号的基本知识、信号采集原理和信号可视化技术；
（2）系统性地总结和分析脑机接口系统中常用的特征提取方法，包括时域特征、频域特征、时频域特征等，并比较其优缺点；
（3）对于不同的特征提取方法进行进行实验验证，并分析实验结果；
（4）基于研究成果，提出相应的改进和优化方案，使其能够更有效地应用于脑机接口系统中。
3、研究目标
通过本次研究，预期能够达到以下目标：
（1）系统性地总结、分析和评价脑机接口系统中常用的特征提取算法；
（2）提出一种或多种新的特征提取算法，并进行实验验证；
（3）对实验结果进行分析和比较，为脑机接口系统中特征提取算法的研究提供一定的参考和指导；
（4）为脑机接口系统的应用提供更有效的特征提取方案。
4、研究方法
针对以上研究目标，本次研究将采用以下研究方法：
（1）文献调研：通过调查和分析相关的文献，了解脑电信号特征提取算法的发展历程和现状；
（2）实验验证：在常用的脑机接口实验平台上进行实验验证，比较、分析不同算法在实验中的表现，包括分类的准确度、响应速度、稳定性和对噪声和微小变化的敏感性等方面；
（3）数据处理和算法设计：根据实验结果进行数据处理和算法设计，进一步提出改进和优化方案；
（4）实验结果分析：分析实验结果，比较不同算法的优劣，进而提出改进和优化方案。
5、预期结果
通过本次研究，预期能够获得以下科研成果：
（1）对脑机接口系统中常用的特征提取方法进行系统性总结和分析，比较特征提取算法的优缺点；
（2）提出新的特征提取方法，并验证其有效性和可行性；
（3）提出相应的改进和优化方案，为脑机接口系统中特征提取算法的研究提供一定的参考和指导；
（4）为脑机接口系统的应用提供更有效的特征提取方案。
6、参考文献
[1]梁伟，盖景阳，葛泽生，等.脑电信号特征提取算法的研究进展[J].计算机工程与应用，2014，50（16）：14-24.
[2]HongB,GuoF,LiuT,etal.FeatureextractionandclassificationofelectroencephalogramsignalforBCIapplicationsbasedonmultivariateempiricalmodedecomposition[J].BiomedicalEngineering,IEEETransactionson,2015,62(11):2738-2747.
[3]GuoF,HongB,GaoX,etal.OptimalchannelselectionandfeatureextractionforEEGclassificationbasedonmutualinformation[J].JournalofNeuralEngineering,2010,7(2):260-270.
[4]LeebR,LeeF,KeinrathC,etal.Brain-computercommunication:motivation,aim,andimpactofexploringavirtualapartment[J].IEEETransactionsonNeuralSystemsandRehabilitationEngineering,2007,15(4):473-482.