PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP CỦA TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ NHẰM GIẢI MÃ Ý MUỐN TƯƠNG TÁC VỚI THIẾT BỊ DI ĐỘNG

27 606 4
PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP CỦA TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ NHẰM GIẢI MÃ Ý MUỐN TƯƠNG TÁC VỚI THIẾT BỊ DI ĐỘNG

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP CỦA TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ NHẰM GIẢI MÃ Ý MUỐN TƯƠNG TÁC VỚI THIẾT BỊ DI ĐỘNG EEG là gì? Là tín hiệu điện phát sinh từ bộ não Cách thu thập tín hiệu EEG? Sử dụng đầu đọc có các điện cực tiếp xúc với da đầu Các loại nhiễu ảnh hưởng: Sử dụng các điện cực gắn trên da đầu, ngoài tín hiệu điện EEG ta còn thu được các tín hiệu nhiễu khác, như nhiễu do nháy mắt, nhiễu do hoạt động của cơ tay, cơ chân, …

ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TRUNG TÂM ĐÀO TẠO TÀI NĂNG VÀ CHẤT LƯỢNG CAO Đề tài PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP CỦA TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỒ NHẰM GIẢI MÃ Ý MUỐN TƯƠNG TÁC VỚI THIẾT BỊ DI ĐỘNG Sinh viên thực hiện: Trần Ngọc Tân Lớp: KSTN- DTVT-K54 Giảng viên hướng dẫn: TS Hàn Huy Dũng Hà Nội, 06/2014 NỘI DUNG GIỚI THIỆU CƠ SỞ LÝ THUYẾT THỰC HIỆN THỬ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ KẾT LUẬN GIỚI THIỆU GIỚI THIỆU> Dự án “TOWARD MANIPULATING MOBILE DEVICES BY THOUGHTS” “TOWARD MANIPULATING MOBILE DEVICES BY THOUGHTS” – Lab Embedded Networking, Dr Tien Pham Van GIỚI THIỆU>Đồ án: “Phân tích thành phần độc lập tín hiệu điện não đồ nhằm giải mã ý muốn tương tác với thiết bị di động" CƠ SỞ LÝ THUYẾT CƠ SỞ LÝ THUYẾT>Electroencephalography - EEG  EEG gì? Là tín hiệu điện phát sinh từ não  Cách thu thập tín hiệu EEG? Sử dụng đầu đọc có điện cực tiếp xúc với da đầu CƠ SỞ LÝ THUYẾT>Nhiễu Các loại nhiễu ảnh hưởng: Sử dụng điện cực gắn da đầu, ngồi tín hiệu điện EEG ta cịn thu tín hiệu nhiễu khác, nhiễu nháy mắt, nhiễu hoạt động tay, chân, … Nhiễu nháy mắt – eyeblink: Nằm khoảng tần số từ 0.12 đến 4Hz, có dạng gai nhọn, với biên độ chênh lệch vào khoảng 100 đến 150uV CƠ SỞ LÝ THUYẾT>ICA>Bài tốn Cocktail Party Tín hiệu nguồn Tín hiệu trộn Thành phần độc lập Independent Component Analysis ICA Tín hiệu nguồn Tín hiệu Thành phần độc trộn lập CƠ SỞ LÝ THUYẾT>ICA>FastICA Mixed ICA THỰC HIỆN AF3, AF4, F7, F8 kênh chịu ảnh hưởng mạnh Thông số Giá trị eyblink Number of Channels 14 Channel names AF3, AF4, F3, F4, F7 F8, FC5, FC6, P7, P8, T7, T8, O1, O2 Samplingrate 128 Hz Bandwidth 0.2-45 Hz THỰC HIỆN>Thuật toán phát eyeblink Tính trung bình mean > 30 sample threshold h A F3 kê n a củ 30 sa m p le FALSE Đọc 30 sample Bắt đầu TRUE Thuật toán loại bỏ eyeblink THỰC HIỆN>Thuật toán loại bỏ nhiễu mắt Thực ICA với Biến đổi Wavelet với liệu 14 kênh 14 IC kênh AF3 Giá trị tương quan Tính giá trị tương lớn xác định quan thành phần Recontruction eyeblink IC kênh AF3 Thực Level Wavelet ngược THỰC HIỆN>Thuật toán tái cấu trúc liệu 14 IC: 13 thành phần + thành phần eyeblink Xóa bỏ 30 sample thành phần eyeblink Thực ICA Dữ liệu EEG ngược với 14 thành phần THỬ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ THỰC HIỆN>Thuật toán loại bỏ nhiễu mắt 1024 mẫu liệu thu từ đầu đọc Headset THỰC HIỆN>Thuật toán loại bỏ nhiễu mắt Các thành phần độc lập thu sau chạy ICA THỰC HIỆN>Thuật toán loại bỏ nhiễu mắt Chạy Wavelet Transform Inverse Level với thành phần THỰC HIỆN>Thuật toán loại bỏ nhiễu mắt Chạy Wavelet Transform Inverse Level kênh AF3 THỰC HIỆN>Thuật toán loại bỏ nhiễu mắt Dữ liệu tái cấu trúc sau loại bỏ nhiễu – Kênh Fp2 THỬ NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ>Thử nghiệm tách nhiễu eyeblink Smartphone KẾT LUẬN KẾT LUẬN>Kết đạt  Chất lượng tín hiệu: Chất lượng tín hiệu sau loại bỏ tốt phương pháp loại bỏ thủ công truyền thống  Tính tự động hóa: Phát triển thuật tốn phát loại bỏ tự động thành phần nhiễu eyeblink  Tính đa tảng: Thuật tốn viết C/C++ biên dịch nhiều tảng, cụ thể đề tài hệ điều hành Android KẾT LUẬN>Hướng phát triển tương lai  Kiểm sốt thí nghiệm: Cần thiết bị đọc tín hiệu EEG với độ xác cao hơn, hạn chế yêu câu ngặt nghèo thiết bị tại: phải bơi gen tiếp xúc điện cực, thí nghiệm môi trường yên tĩnh, …  Phát nhiễu: Thuật toán phát nhiễu mắt sử dụng biên độ thay thuật toán khác hiệu sử dụng SVM để Training Classification  Loại bỏ nhiễu: Phát triển ICA để loại bỏ loại nhiễu khác nhiễu liếc mắt, nhiễu cơ, … EM XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN ... THIỆU >Đồ án: ? ?Phân tích thành phần độc lập tín hiệu điện não đồ nhằm giải mã ý muốn tương tác với thiết bị di động" CƠ SỞ LÝ THUYẾT CƠ SỞ LÝ THUYẾT>Electroencephalography - EEG  EEG gì? Là tín. .. 150uV CƠ SỞ LÝ THUYẾT>ICA>Bài tốn Cocktail Party Tín hiệu nguồn Tín hiệu trộn Thành phần độc lập Independent Component Analysis ICA Tín hiệu nguồn Tín hiệu Thành phần độc trộn lập CƠ SỞ LÝ THUYẾT>ICA>FastICA... tín hiệu điện phát sinh từ não  Cách thu thập tín hiệu EEG? Sử dụng đầu đọc có điện cực tiếp xúc với da đầu CƠ SỞ LÝ THUYẾT>Nhiễu Các loại nhiễu ảnh hưởng: Sử dụng điện cực gắn da đầu, ngồi tín

Ngày đăng: 21/09/2014, 01:14

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • Slide 1

  • Slide 2

  • Slide 3

  • Slide 4

  • Slide 6

  • Slide 7

  • Slide 8

  • Slide 9

  • Slide 10

  • Slide 11

  • Slide 15

  • Slide 16

  • Slide 17

  • Slide 18

  • Slide 19

  • Slide 20

  • Slide 21

  • Slide 22

  • Slide 23

  • Slide 24

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan