پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG

word 10 MB 31024 100
1391 کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر
قیمت قبل:۶۴,۷۰۰ تومان
قیمت با تخفیف: ۲۴,۸۰۰ تومان
دانلود فایل
  • بخشی از محتوا
  • وضعیت فهرست و منابع
  • پایان نامه جهت اخذ درجه کارشناسی ارشد

    هوش مصنوعی 

    چکیده

     

    در این پایان­نامه قصد داریم با ارائه یک ویژگی مناسب عمل دسته بندی را بر روی سیگنال­ های مغزی انجام دهیم. برای این منظور ابتدا از سیگنالهای مغزی نویز دستگاه ثبت حذف می شود سپس از این سیگنال­­ها با استفاده از تبدیل والش و آنتروپی ویژگی استخراج می شود. بعد از استخراج ویژگی ، بر اساس این ویژگی­ها عمل دسته بندی انجام می شود.

    اولین پیش پردازش برای دسته بندی سیگنال­های مغزی حذف نویز از این سیگنال­ ها می­باشد. در این پایان­نامه دو روش کلاسیک حذف نویز و دو روش پیشنهادی حذف نویز بررسی می­شود. ابتدا با استفاده از روش کلاسیک ICA ، تبدیل موجک و دو روش پیشنهادی تبدیل والش و روش ترکیبی والش و ICA از سیگنال حذف نویز می­شود. برای داشتن یک ارزیابی از این چند روش، نتایج حاصل از این چهار روش با استفاده از سه معیار، نسبت سیگنال به نویز(SNR)، میانگین مربع خطا(MSE) و جذر میانگین تفاضل مربعات(درصد) (PRD) ارزیابی می­شود. نتایج ارزیابی با استفاده از این معیار­ها نشان داد که روش ترکیبی والش و ICA و تبدیل والش دارای کمترین مقدار میانگین مربع خطا می­باشد. همچنین این دو روش دارای بیشترین مقدار نسبت سیگنال به نویز و جذر میانگین تفاضل مربعات(درصد) است.

    بعد از حذف نویز از سیگنال، به بحث استخراج ویژگی از سیگنال­ها و دسته بندی آنهاپرداخته می­شود. ویژگی­های استخراج شده تعداد ویژگی کمی می باشد و یک بردار ویژگی 22 مولفه ای است. این ویژگی ها مربوط به آنتروپی تبدیل والش کانال های سیگنال، آنتروپی تبدیل والش کل سیگنال، توان تبدیل والش کانال های سیگنال و توان تبدیل والش کل سیگنال می­باشد. برای ارزیابی کارایی این ویژگی­ها همین ویژگی­ها، نیز با استفاده از تبدیل موجک و فوریه استخراج می­شوند و عمل دسته بندی بر اساس ویژگی­های استخراجی این سه روش به طور جداگانه انجام می­شود. بعد از استخراج ویژگی، بر اساس ویژگی­های استخراجی، به دسته بندی سیگنال­ ها با استفاده از طبقه بندی کننده SVM و نزدیکترین همسایه پرداخته می شود. نتایج حاصل نشان می­دهد که دسته بندی با استفاده از ویژگی­های استخراجی تبدیل والش به مراتب بهتر از دسته بندی بر اساس ویژگی­های دو تبدیل دیگر است. نرخ تشخیص با استفاده از روش پیشنهادی و svm، 42.5 درصد و با روش نزدیکترین همسایه 39.0  درصد است.

    در مقایسه ای دیگر، نتایج حاصل با نتایج پیاده سازی شده بر روی این مجموعه داده، در چهارمین دوره مسابقات BCI مقایسه شده است. نتایج نشان داد که روش دسته بندی با استفاده از تبدیل والش از همه­ی روشها به جز نفر اول بهتر است.. ولی مزیتی که روش پیشنهادی نسبت به همه روشها دارد این است که در بحث زمانی این روش دارای مجموع زمان تست و آموزش کمی است. این زمان 52 ثانیه می باشد که نسبت به روش اول که 403 و 640 ثانیه است به مراتب بهتر است.

    کلمات کلیدی: تبدیل والش، سیگنال­ های مغزی ، نسبت سیگنال به نویز(SNR)، میانگین مربع خطا(MSE) و جذر میانگین تفاضل مربعات(درصد)( (PRD

    مقدمه

     

    1-1-     مقدمه

    تعامل انسان با کامپیوتر (HCI)[1] امروزه کاربردهای گسترده ای دارد. این رشته علم بررسی تعامل کامپیوتر و انسان است. در واقع این علم نقطه تقاطع دانش کامپیوتر، علوم رفتارشناسی طراحی و چند علم دیگر است. ارتباط و تعامل کامپیوتر وانسان از طریق واسط اتفاق می‌افتد. که شامل نرم‌افزار و سخت‌افزار است. یک تعریف دقیق آن چنین است:

    علم تعامل کامپیوتر و انسان یک رشته مرتبط با طراحی ارزیابی و پیاده سازی سیستم‌ های محاسباتی متقابل برای استفاده انسان در مطالعه پدیده‌های مهم پیرامون اوست. این رشته شاخه‌هایی از هر دو طرف درگیر را شامل می‌شود مثلا گرافیک کامپیوتری، سیتم‌های عامل، زبان­هایی برنامه نویسی، تئوری ارتباطات و طراحی صنعتی برای قسمت کامپیوتری زبان‌شناسی، روانشناسی و کارایی انسان برای قسمت انسانی آن. این رشته به شاخه های زیادی تقسیم می­شود که یکی از آنها واسط مغز و کامپیوتر(BCI)[2] است.

    مغز انسان توانایی انتشار امواجی الکتریکی و مغناطیسی را دارد که می توان با ثبت آنها علاوه بر کاربردهای پردازشی به تشخیص برخی بیماری­ها و حتی برقراری ارتباط به صورت تلپاتی پرداخت. یکی از روش­های ثبت این سیگنالها EEG)) [3] می­باشد.

    سیگنال­ های الکتریکی مغزی را اولین بار دکتر هانس برگر[4] در سال 1920 شناسایی و ثبت کرد. با ثبت این سیگنال­ها تلاش انسان برای استفاده از این سیگنال­ها برای کاربرد­های مختلف شروع شد. اکنون بیشترین استفاده­های که از این سیگنال­ های می­شود در تشخیص پزشکی و کمک به افراد ناتوان جسمی و فکری است[1]. در اوایل ثبت این سیگنال­ها، به خاطر آشفته بودن و نویزی بودن این سیگنال­ها کار کردن بر روی و استخراج اطلاعات مفید از آنها مشکل بود.

    در اوایل کشف سیگنال­های مغزی به دلیل نبودن دستگاه­های ثبت و ضبط مناسب انسان به این تصور بود که ارتباط انسان با محیط اطرافش سخت و غیر ممکن است. اما با پیشرفت­های که در حوزه رایانه و الکترونیک صورت گرفت و با ابداع ابزار­های مناسب جهت ثبت سیگنال­های مغزی این ارتباط دور از دسترس نیست. امروزه BCI علمی است که این ارتباط را برقرار می کند.

    واسط مغز و رایانه از مجموعه‌ای از سنسور­ها و اجزای پردازش سیگنال تشکیل می­شود که فعالیت مغزی فرد را مستقیما به یک سری سیگنال‌های ارتباطی یا کنترلی تبدیل می‌کند. در این سامانه ابتدا باید امواج مغزی را با استفاده از دستگاه‌های ثبت امواج مغزی ثبت کرد که معمولا به دلیل دقت زمانی بالا و ارزان بودن و همچنین استفاده آسان، از EEG برای ثبت امواج مغزی استفاده می‌شود. الکترودهای EEG در سطح پوست سر قرار می‌گیرند و میدان الکتریکی حاصل از فعالیت نورون‌ها[5] راه اندازه­گیری می‌کنند. در مرحله بعد این امواج بررسی شده و ویژگی‌های مورد نظر استخراج می‌شود و از روی این ویژگی‌ها می­توان حدس زد که کاربر چه فعالیتی را در نظر دارد. در شکل(-11) واحد­های پردازشی سیستم BCI را می­بینیم.

    با توجه به پایین بودن نسبت سیگنال به نویز در این سیستم ابتدا یک پیش پردازش و عملیات حذف نویز بر روی این سیگنال ها انجام می­شود. مرحله بعد مرحله استخراج ویژگی است که در فصل­های بعد در مورد انواع ویژگی­ها و روش های استخراج ویژگی صحبت می­کنیم در نهایت با استفاده از ویژگی­های استخراج شده عمل دسته­بندی را انجام می­دهیم.

    واسط مغز و رایانه ممکن است ساختاری ثابت داشته باشد یا اینکه به صورت انطباقی باشد و خود را با مشخصه یا مشخصه­های سیگنال انطباق بدهد. همچنین ممکن است از خروجی سیستم به نوعی به شخص مورد آزمایش فیدبک[6] داده شود. این روش به بیوفیدبک مشهور است.

    در اولین همایش بین المللی که در ژوئن 1999 برگزار شد یک تعریف معمول برای BCI به صورت زیر ارائه شد[2]: (یک واسط مغز و رایانه یک سامانه ارتباطی است که وابسته به مسیرهای خروجی نرمال سامانه عصبی جانبی و ماهیچه‌ها نیست) سیگنال­های الکتریکی مغز از نظر دامنه و فرکانس با برخی دیگر از سیگنال­های حیاتی همپوشانی دارند، لذا در تعریف BCI بر مستقل بودن سیگنال­ها از سایر سیگنال­ های عصبی و عضلانی تاکید شده است.

     

    1-2-   تاریخچه BCI

    اولین تلاش­ها در زمینه تعامل انسان با رایانه همزمان با کشف سیگنال­های EEG شروع شد و دانشمندان سعی کردند که بین این سیگنال­ها و فعالیت های مغزی ارتباط برقرار کنند[1]. اما با توجه به اینکه در ابتدا این سیگنال­ها بسیار آشفته و دارای نویز بودند، از این سیگنال­ها فقط در پزشکی استفاده می­شد و فقط پزشکان متخصص با توجه به تجربه از این سیگنال­ها می­توانستند استفاد کنند. اما رفته رفته با تولید دستگاه­های جدید و توانایی ثبت این سیگنال­ها با کیفیت بهتر، پژوهش­ها و تحقیقات بیشتری در این زمینه انجام گرفت.

    در سال 1969، Elul  [3]اولین تلاش را انجام داد. او بر روی سیگنال عملیات ریاضی کار کرد و نشان داد که اگر فرد عملیات فکری خاصی را انجام ندهد در %66 سیگنال مغزی آن توزیع گوسی است و اگر فرد عملیات ریاضی انجام دهد در %32 سیگنال مغزی توزیع گوسی دارد و از طریق سیگنال مغز توانست تشخیص دهد که فرد چه عملیات فکری انجام می­دهد.

    در دانشگاه Colorado دو محقق Keirn  و Aunon تحقیقات خود را در این زمینه برای دسته­بندی پنج فعالیت مختلف ذهنی شروع کردند[4]. آنها در حین انجام پنج فعالیت ذهنی مشخص و همزمان از چند کانال، سیگنال EEG را ثبت نمودند. سپس به کمک یک تفکیک کننده بیز[7] از توان باند­های مختلف فرکانسی بعنوان ویژگی­هایی جهت تفکیک این فعالیت­های ذهنی استفاده کردند. آنها در ضمن کار خود این ایده را مطرح نمودند که فعالیت­های مختلف ذهنی می­توانند بعنوان الفبایی جهت برقراری ارتباط مستقیم مغز با دنیای خارج استفاده شود؛ بطوریکه شخص می­تواند با ترکیب و انتخاب توالی چند فعالیت مشخص مقصود خود را به دنیای خارج منتقل کند.

    چند سال بعد دکتر Anderson و همکارانش [5,6] کار این دو محقق را ادامه دادند. این گروه در اغلب کار­های خود از همان پنج فعالیت ذهنی استفاده کردند. آنها پارامترهای آماری همچون ضرایب(AR)[8] را تخمین زدند و با استفاده از این ضریب ویژگی­های را برای دسته بندی و تشخیص این پنج عمل استخراج کردند. بعد از استخراج ویژگی به کمک شبکه عصبی عمل دسته­بندی را انجام دادند.

    Pfrutscheller و همکارانش [7-11] در مرکز Graz اتریش در تحقیقات خود از سیگنال­ های ثبت شده در حین حرکت انگشت اشاره و یا در حین تصور حرکت دادن دست راست و چپ استفاده نموده­اند. آنها در کار­های خود از خروجی­های مختلفی همچون حرکت یک نشانگر بر روی مانیتور، انتخاب حروف و کلمات و کنترل یک پروتز مصنوعی استفاده کرده­اند. آنها جهت استخراج ویژگی از چند روش استفاده کردند. روش اول استخراج پارامترهای AR و روش دیگر محاسبه توان باندهای مختلف فرکانسی، که این باندها متناسب با شخص انتخاب می­شوند. به گفته Pfrutscheller برای این کار از یک تابع فاصله وزندار جهت تعیین میزان تأثیر هر مؤلفه فرکانسی بر عمل دسته بندی استفاده شده است. به این روش (DSLVQ) [9] می­گویند. این عمل برای تمام فرکانس­ها در فاصله HZ 30-5 انجام می­شود تا مؤلفه­های فرکانسی مناسب برای آن شخص بدست آید. آنها برای دسته­بندی هم عموما از دو روش استفاده نموده­اند.  روش اول روش­های مبتنی بر شبکه عصبی (مانند LVQ)[10] و روش دوم مبتنی بر تفکیک کننده­های خطی.[11] (LDA)  آنها جهت بهبود عملکرد سیستم خود در برخی موارد از تکنیک­های بیو فیدبک هم استفاده نموده­اند. بعنوان مثال با نشان دادن یک فلش روی مانیتور از کاربر خواسته می­شود که تصور حرکت دادن دست راست یا چپ را ا نجام دهد.  با انجام مکرر این کار ، تفکیک کننده را برای تفکیک این دو عمل آموزش می­دهند . سپس در مرحله آزمایش هر بار که از شخص خواسته می­شود که حرکت دادن یک دست را تصور کند با استفاده از تفکیک کننده تعلیم دیده سیگنال مغزی او را دسته­بندی می کنند. هر بار بسته به میزان خطای تفکیک کننده یک علامت فلش با طولی متناسب با میزان خطا روی صفحه رسم می­شود . این علامت در واقع یک فیدبک است که با دیدن آن شخص سعی می­کند که هر بار طول علامت خطا را کم کند.

    Wolpaw و همکارانش[12 ] بیشتر در زمینه پزشکی کار کردند لذا کارهای آنها عموما از پشتوانه فیزیولوژیک خوبی برخوردار است اما روش­های پردازشی آنها نسبتا ساده است. اساس کار آنها بر این مبناست که افراد را می­توان بگونه­ای آموزش داد که بتوانند برخی از ویژگی­های سیگنال مغزی خود را کنترل کنند.

    به طور کلی از جمله تحقیقاتی که در طی سالیان دراز در زمینه BCI انجام گرفته است می توان به تصور حرکت دادن دست راست و چپ ، حرکت دادن انگشتان اشاره دو دست، انجام پنج فعالیت ذهنی: حالت استراحت, نامه نگاری، شمارش، ضرب ذهنی و دوران ذهنی ، انجام عملیات ضرب با میزان پیچیدگی مختلف، گوش دادن به انواع موسیقی، انجام فعالیتهای احساسی و عاطفی و رانندگی شبیه سازی شده اشاره کرد که در هر زمینه محققین زیادی کار کرده­اند و به نتایج قابل قبولی دست یافته­اند.

    1-1-   کاربرد­های BCI

    از زمانی که سیگنال­های EEG ثبت شد محققین سعی در استفاده از این سیگنال­ ها برای کاربرد­های مختلف داشتند. در ابتدای کار از این سیگنال­ها فقط برای کاربرد­های پزشکی استفاده می­کردند مانند تشخیص انواع بیماری­ها که رایج ترین آنها بیماری صرع است . اما بعد­ها از این سیگنال­ها نیز به منظور کمک رساندن به بیمارانی که دارای ناتوانی جسمی و عصبی هستند نیز استفاده شد. در این افراد مغز فرمان­ها را صادر می­کند اما به دلیل نقص در اندام این فرمان­ها به طور کامل اجرا نمی­شود با استفاده از BCI می­توان سیستمی طراحی کرد که فرمان را مستقیما از مغز بگیرد و بر روی این سیگنال پردازش انجام دهد و عمل مورد نظر را انجام دهد.

    1-2-   تعریف مساله

    در این پایان نامه ما قصد داریم به تفکیک و دسته­بندی سیگنال­ های مغزی بپردازیم. مجموعه داده مورد استفاده ما چهار عمل حرکت دادن مچ دست به چهار جهت اصلی است. کار ما به این صورت است که ابتدا بر روی سیگنال یک سری پیش پردازش­ها مانند حذف نویز و...  انجام می­دهیم. در مرحله بعد بر روی استخراج ویژگی از سیگنال کار می کنیم و ویژگی­های مختلف را از سیگنال استخراج می­کنیم. در مرحله بعد به دسته­بندی سیگنال­های مغزی بر اساس ویژگی­های استخراج شده می­پردازیم. کارایی دسته­بندی بر اساس هر مجموعه از ویژگی­ها را ارزیابی می­کنیم.

    1-3-   ساختار پایان نامه

    در فصل دوم در مورد سیگنال­های مغزی و انواع آنها و نحوه ثبت آنها بحث می شود. برای اینکه یک مرور کلی بر روی کارهای گذشته و روش­های که تا کنون استفاده شده است داشته باشیم فصل سه به این منظور اختصاص داده شده است. در این فصل انواع روشهای استخراج ویژگی بررسی می شود. سپس روشهای موجود برای دسته بندی که تا کنون استفاده شده است را بررسی می کنیم. در فصل چهار به معرفی و توصیف تبدیل والش که در این پایان نامه از آن استفاده شده است می­پردازیم. برای داشتن یک مقایسه، سه تبدیل فوریه، موجک و والش را معرفی می کنیم و در مورد آنها صحبت می شود. در فصل پنجم نیز روش پیشنهادی خود در حذف نویز و استخراج ویژگی را توصیف می­کنیم. در نهایت در فصل ششم روش حذف نویز و عمل دسته­بندی با استفاده از این ویژگی­ها را با سایر روش­ها مقایسه می­کنیم و به نتیجه گیری در مورد کار می­پردازیم.

    فصل دوم

     

     

    سیگنال­های مغزی

    2-1-  مقدمه

    سیگنال EEG مخفف Electroencephalography است که با استفاده از یک سری الکترودها که در سطح مغز قرار می‌گیرند، فعالیت‌های الکتریکی مغز را اندازه گیری می‌کند[13]. الکترودها به منظور جمع آوری ولتاژ در مکان‌های خاصی از مغز قرار می‌گیرند. قبل از اینکه الکترودها در سطح پوست قرار گیرند یک ژل هادی به منظور کاهش مقاومت روی پوست سر مالیده می‌شود. خروجی این الکترودها به ورودی یک تقویت کننده وصل می‌شود سپس از فیلترهای بالا گذر و پایین گذر عبور داده می‌شود. تغییرات در جریان اکسیژن خون با میزان فعالیت‌های عصبی ارتباط دارد. زمانی که سلول­‌های عصبی فعال هستند اکسیژنی که توسط هموگلوبین خون حمل می‌شود را مصرف می‌کنند. پاسخ محلی به این کاهش اکسیژن افزایش جریان خون در ناحیه‌هایی است که فعالیت‌های عصبی زیاد است. از طرف دیگر در اثر فعالیت‌های عصبی و انتقال پیام‌های عصبی جریان الکتریکی تولید می‌شود که این جریان الکتریکی طبق قانون مارکوف یک میدان مغناطیسی را تولید می‌­کند.

    2-2-  کشف سیگنال­های مغزی

    در سال ١٨٧٥ ریچارد کاتن جراح انگلیسی ، به وجود پتانسیل­های الکتریکی در سطح قشر مغز باز شده حیواناتی همچون خرگوش و میمون پی­برد [14] او همچنین گزارش داد که وقتی به چشم حیوان نور می­تابد، تغییراتی را در پتانسیل مغز او و در جهت خلاف چشمی که در آن نور تابانده شده است مشاهده می­شود . در همان سال­ها تحقیقات مشابه­ی نیز در روسیه و فنلاند انجام گرفت.[15]  اما هانس برگر پزشک و روانشناس آلمانی نخستین کسی بود که سیگنال­های مغزی یک انسان را ثبت نمود. او با اطلاع یافتن از نتایج تحقیقات کاتن برروی حیوانات، مسیر تحقیقات خود را متوجه انسان­ها نمود .وی که با استفاده از وسایل ابتدایی گالوانومتر رشته ای[1] تحقیقات خود را انجام می­داد، در سال ١٩٢٠ اولین نتایج خود را با افرادی که دارای جمجمه با فاصله ای فاقد استخوان بودند بدست آورد . برگر عمل ثبت را برروی کاغذ عکاسی و با حرکت یک نقطه نورانی نوسانی برروی آن انجام می­داد.  به همین ترتیب بود که برگر حرکات منظم با فرکانس تقریبی ١٠ هرتز را کشف کرد و آنها را که نخستین ریتم پیدا شده در سیگنال­های مغزی انسان بودند را α نامید.

    در طول چند سال بعد برگر کارهای خود را با انجام ثبت های بیشتر ادامه داد تا مطمئن شود که آنچه ثبت می­شود ناشی از هارمونیک­های[2] تولید شده توسط جریان خون و یا ناشی از پوست سر نمی­باشد . تا اینکه نهایتا در سال ١٩٢٩ چنین نوشت[16]:

    "EEG یک منحنی با نوسانات پیوسته است که با آن می­توان به وجود امواج نوع اول با دوره متوسط 90ms و امواج نوع دوم، با دامنه کوچکتر و با دوره متوسط35 ms  پی­برد. نوسانات با دامنه حداکثر150-200 میکروولت اندازه گیری شده اند."

    تقریبا از همان زمان نامگذاری امواج مغزی تحت عناوینα,β,..  همچنین استفاده از اصطلاح الکترو انسفالوگرام  برای سیگنال­های مغزی متداو ل شد . برگر از همان زمان بدنبال یافتن ارتباط امواج مغزی با برخی بیماری­ها و فعالیت­های ذهنی بود . او در ادامه تحقیقات خود متوجه تغییرات امواج α در بیماری هایی همچون صرع، آلزایمر و همچنین در طول مدت خواب گشت.

    نتایج تحقیقات برگر او را به سرعت به شهرت جهانی رساند. وی دو بار نامزد دریافت جایزه نوبل شد؛ اما بعلت مخالفت نازی­ها این جوایز به او اعطا نشد. وی نهایتا در سال ۱۹۴۱ خودکشی کرد.

     

    Abstract

     

    This thesis investigates remove noise and feature extraction as two important fields in signal processing.

    First preprocessing is to remove noise from signal for classification it. In this thesis, we study two classical methods and two proposed methods for removing noise. First, noise is removed form signals using classical ICA method, wavelet transform, two proposed methods (Walsh transform and combination method Walsh-ICA). To have a good evaluation, the result of these four methods is evaluated by attention to Mean Square Error (MSE), Percentage Root Mean Square Difference (PRD) and Signal to Noise Ratio (SNR) measure.  The result of evaluation used these measures; confirmed Walsh transform and combination method Walsh-ICA had the smallest MSE while having the largest SNR and PRD.

    Then feature extraction from signal and classification them would be studied. The number of extracted feature is few so feature vector have 22 elements. These features correspond to Walsh transform entropy of channels signal, Walsh transform entropy of whole of signal, Walsh transform power of channels signal and Walsh transform power of whole of signal. For evaluating performance of these features, these feature would be extracted using wavelet and Fourier transform, too. Also classification base on extracted feature from these three methods separately. Then signals are classified using support vector machine (SVM) classification and KNN base on extracted feature. The result show that classification using extracted feature of Walsh transform is better than classification using other two transforms. Recognition rate is 42.5 by proposed method and SVM, is 39.0 by KNN method.  For another comparing, the result is compared with the obtained result from 4th composition BCI. The result show that classification methods using Walsh transform is the best methods expect one participant’s methods. But advantage of proposed method is time complexity. Proposed method consume a few time for testing and training this time is 52 second, that is better than fist method which consume 403 and 640 second.

     

    KEY WORDS:  walsh transform,EEG, Mean Square Error (MSE), Percentage Root Mean Square Difference (PRD) and Signal to Noise Ratio (SNR).

  • فهرست:

    فصل اول.

    مقدمه.

    1-1- مقدمه. 1

    1-2- تاریخچه BCI 4

    1-3- کاربردهای BCI 7

    1-4- تعریف مساله. 7

    1-5  - ساختار پایان نامه. 7

    فصل دوم

    سیگنالهای مغزی..

    2-1-  مقدمه. 9

    2-2-  کشف سیگنالهای مغزی.. 10

    2-3-  ثبت سیگنالهای مغزی.. 11

    2-4- پیش پردازشها روی سیگنالهای مغزی.. 12

    فصل سوم

    مروری بر تحقیقات انجام شده در زمینه دسته بندی سیگنالهای مغزی 

    3-1- مقدمه. 16

    3-2-  معرفی داده­های موجود. 17

    3-2-1-  مشخصات دادههای ثبت شده توسط گروه دانشگاهColorado. 17

    3-2-2- مشخصات داد ههای ثبت شده توسط گروه Graz. 18

    3-2-3- مشخصات دادههای MIT-BIH... 19

    3-3- استخراج ویژگی.. 20

    3-4- دسته بندی.. 23

    فصل چهارم.

    مقایسه تحلیلی تبدیل فوریه ، موجک و والش  

    4-1- مقدمه. 25

    4-2- تبدیل فوریه. 25

    4-3- تبدیل موجک.... 30

    4-3-1- مقیاس. 32

    4-4-  تاریخچه تبدیل والش.... 35

    4-4-1- توابع والش..... 35

    4-4-2- تبدیل والش..... 36

    فصل پنجم

    توصیف روش پیشنهادی 

    5-1- مقدمه. 40

    5-2- پایگاه داده مورد استفاده 40

    5-3- حذف نویز. 42

    5-3-1- آنالیز مولفههای مستقل.. 43

    5-3-2- حذف نویز با استفاده از آنالیز مولفه هایمستقل.. 44

    5-3-3- حذف نویز با استفاده از تبدیل موجک.... 46

    5-3-4- حذف نویز با استفاده از تبدیل والش..... 47

    5-3-5- حذف نویز با استفاده از روش ترکیبی تبدیل والش و ICA... 50

    5-4- استخراج ویژگی.. 51

    5-4-1- آنتروپی... 52

    5-4-2- استخراج ویژگی با استفاده از تبدل والش..... 53

    5-4-3- استخراج ویژگی با استفاده تبدیل فوریه و موجک.... 53

    5-5- ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machin) 54

    5-5-1- ابر صفحه جداساز. 55

    5-5-2- جداسازی غیر خطی... 58

    فصل ششم

    نتایج و نتیجه گیری..

    6-1- مقدمه. 60

    6-2- حذف نویز. 61

    6-3- معیارهای ارزیابی.. 65

    6-3-1- نسبت سیگنال به نویز (Signal to Noise Rate) 65

    6-3-2- میانگین مربع خطا (Mean Square Error) 66

    6-3-3- جذر میانگین تفاضل مربعات(درصد)(Percentage Root Mean Square Difference) 67

    6-4- استخراج ویژگی.. 68

    6-4-1- ویژگیهای تبدیل والش..... 69

    6-4-2- ویژگیهای تبدیل فوریه. 72

    6-4-3- ویژگیهای تبدیل موجک.... 76

    6-5- مقایسه با کارهای مرتبط بر روی این مجموعه داده 80

    6-6- نتیجه گیری.. 83

    6-7- پیشنهاد ها 85

    منابع:... 86

     

    منبع:

     

    [1]    .Melody M. Moore,‘Real-World Applications for Brain–Computer Interface Technology’, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING, VOL. 11, NO. 2, JUNE 2003.

    [2]    . J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, W. J. Heetderks, D. G. McFarland, P. H. Peckhom, G. Schalk, E. Donchin, L. A. Quaterano, C. J. Robinson, T. M. Vaughan, “Brain–Computer Interface Technology : A Review of the First International Meeting”, IEEE Trans. Rehab. Eng., vol. 8, No. 2,pp. 164–173, June 2000.

    [3]    . R. Elul, “Gaussian Behavior of the Electroencephalogram: Changes during performance of Mental  Task”, Science, vol. 164, pp. 338–331, April 1969.

    [4]    . Z. A. Keirn, J. I. Aunon, “A New mode of Communication between Man and his Surroundings”, IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 37, no. 12, pp. 1209–1214, 1990.

    [5]     . C. W. Anderson, E. A Stolz, S. Shamsunder, “Multivariate Autoregressive Models for Classification of Spontaneous Electoencephalographic Signal during Mental Tasks”, IEEE Trans.Biomed. Eng., vol. 45, No. 3, pp. 277–286, March 1998.

    [6]     .C. Anderson and Z. Sijercic, “Classification of EEG Signals from Four Subjects during Five Mental Tasks ”, in Solving Eng. Problems with Neural Networks: Proc. Conf. on Eng.

           Applicationsin Neural Networks (EANN'96), PL 34, pp. 407-414, Finland 1996.

    [7]    . G. Pfrutscheller, C. Neuper, C. Guger, W. Harkam, H. Ramoser, A. Schlogl, B.  Dbermaier, M.Pregenzer, “Current Trends in Graz Brain–Computer Interface (BCI) Research”, IEEE Trans.Rehab. Eng., vol. 8, No. 2, pp. 216–218, June 2000.

    [8]    . G. Pfrutscheller, C. Neuper, A. Schlogl, K. Lugger, “Separability of EEG Signals Recorded during Right and Left Motor Imagery Using Adaptive Autoregressive Parameters”, IEEE Trans. Rehab. Eng., vol. 6, pp. 316–325, September 1998.

    [9]    . A. Schloegl, C. Neuper, G. Pfrutscheller, “Subject Specific EEG Patterns During Motor Imaginary”, in Proc. 19th Inter. Conf., IEEE/EMBS, Chicago 1997, pp. 1530-1532.

    [10]     . A. L. Schloegl, K. Lugger, G. Pfurtscheller, “ Using Adaptive Autoregressive Parameters for a Brain Computer Interface Experiment”, Proc. 19th Int. Conf. IEEE/EMBS, Chicago, IL. USA, 1997, pp. 1533-1535.

    [11]     . A. Schlogl, S. J. Roberts, G. Pfrutscheller, “A criterion for adaptive autoregressive models”, in Proc. 22nd Annu. Inter. Conf. IEEE/EMBS, vol. 2, pp. 1581-1582, 2000.

    [12]     . J. R. Wolpaw, H. Ramaser,D. J. McFarland, G. Pfrutscheller, “EEG–Based Communication: Improved Accuracy by Response Verification”, IEEE Trans. Rehab. Eng., vol. 6, No. 3, pp. 326–333, September 1998.

    [13]     . S. Baillet, J. C. Mosher, R. M. Leahy, “Electromagnetic Brain Mapping”, IEEE Signal Processing, vol. 18, no. 6, pp. 14-30, November 2001.

    [14]     .  Who named it?, http://www.whonamedit.com/doctor.cfm/845.html.

    [15]     . The History of Medicine: http://www.medhelpnet.com/medhist7.html, 1901-1925.

    [16]     .Biocybernaut,Institute,EEG-ElectroEncephaloGraph,http://biocybernaut.com/tutorial/ eeg.html.

    [17]     . D. G. Domenick, “International 10-20 Electrode Placement System for Sleep”, http://members.aol.com/aduial/20-10sys.html.

    [18]     . http://dragon.inha.ac.kr/~neurolee/eeg/eeg_eng.htm, EEG (Electroencephalogram).

    [19]      .Gratton F. G., Coles M. G., & Donchin E,’ A new method for off-line removal of ocular artifact.’ Electroencephalography­­­and Clinical Neurophysiology , 55,pp468–484,1983.                                                    

    [20]     . Berg P., & Scherg M, ‘Dipole models of eye activity and its.application to the removal of eye artifacts from the EEG and MEG’.,Clinical Physics and Physiological Measurements , 12 ( SupplementA),pp 49–54,1991.                                                                                                                                                                          

    [21]     . Lagerlund T. D., Sharbrough F. W., & Busacker, N. E.,‘Spatial filtering of multichannel electroencephalographic recordings through principal component analysis by singular value decomposition’. Journal of Clinical Neurophysiology, 14, 73–82, 1997.         

    [22]     . Makeig S., Bell A. J., Jung T. -P., Sejnowski T. J., ‘Independent component analysis of electroencephalographic data. In Advances in neural information processing systems’, D. Touretzky, M. Mozer, & M. Hasselmo Eds., Vol. 8, pp 145–151. Cambridge, MA: The MIT Press,1996.                                                                                                                              

    [23]     . Vorobyov S., Cichocki A., ‘Blind noise reduction for multisensory signals using ICA and subspace filtering, withapplication to EEG analysis’. Biological Cybernethics, Springer-Verlag 86,pp 293-303,2002.                                                                                                                                  

    [24]     . Zhou W., Gotman J., ‘Removal of EMG and ECG Artifacts from EEG Based on Wavelet Transform and ICA.’Proceedings of the 26th Annual International Conference of the IEEE EMBS, San Francisco, USA pp 392-395,2004. 

    [25]     . Melody M. Moore, ‘Real-World Applications for Brain–Computer Interface Technology’, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL SYSTEMS AND REHABILITATION ENGINEERING,VOL.11,NO.2,JUNE2003.                                                                                                                                                                                               

    [26]     . Abootalebi V., Moradi M., Khalilzadeh M., ‘A comparisonof methods for ERP assessment in a P300-based GKT’, International Journal of Psychophysiology, 62, 309:320, 2006.                                                        

    [27]     . Delorme A., Sejnowski T., & Makeig S., ‘Enhanced detection of artifacts in EEG data using higher-order statistics and independent component analysis’. NeuroImage 34, pp 1443-1449, 2007.                                       

    [28]     . Castellanos N. P., A. Makarov V., ‘Recovering EEG brain signals: Artifact suppression with wavelet enhanced independent component analysis’. Journal of Neuroscience Methods 158, pp 300-312, 2006.

    [29]      . http://www.physionet.org/physiobank/database/sleep-edf

    [30]      . L. Cohen, “Time-Frequency Analysis”, Prentice Hall, 1995.

    [31]      . Xiu Zhang and Xingyu Wang, “A Genetic Algorithm based Time-Frequency Approach to a Movement Prediction Task”, Proceedings of the 7th World Congress on Intelligent Control and Automation June, Chongqing, China,pp 25 - 27, 2008.                                                            

    [32]      .Katsuluro Inow, Daiki Mori, Kota Sugioka, Gert Pfurtscheller and Kousuke Kurnamaru ,” Feature Extraction of EEG Signals During Right and Left Motor Imagery” , SICE AnnuaI Conference in SapporoHokkaido Institute of Tecnology, Japan, August 44,2004.    

    [33]     . Anna Caterina Merzagora, Scott Bunce, Meltem Izzetoglu and Banu Onaral “Wavelet analysis for EEG feature extraction in deception detection”, Proceedings of the 28th IEEE EMBS Annual International Conference New York City, USA, Aug 30-Sept 3, 2006.              

    [34]     . Huaiyu Xu, Jian Lou, Ruidan Su, Erpeng Zhang “ Feature Extraction and Classification of EEG for Imaging Left-right Hands Movement”, © IEEE 2009. 

    [35]     . Md. Riyasat Azim, Md. Shahedul Amin, Shah Ahsanul Haque, Mir Nahidul Ambia, Md. Asaduzzaman Shoeb “Feature Extraction of Human Sleep EEG Signals using Wavelet Transform and Fourier Transform”, 2nd International Conference on Signal Processing Systems (ICSPS), 2010.                                                                                        

    [36]     . Aihua Zhang, Bin Yang, Ling Huang “Feature Extraction of EEG Signals Using Power Spectral Entropy” , International Conference on BioMedical Engineering and Informatics, IEEE 2008.                                                                                             

    [37]  مریم وطن خواه، محمد رضا اکبرزاده توتونچی ، علی مقیمی، وحید اسدپور،"اندازه گیری سطح درد با استفاده از سیگنال های مغزی"،هجدهمین کنفرانس مهندسی برق ایران،دانشگاه صنعتی اصفهان،21-23اردیبهشت           1389                                                                                                                                                     

    [38]     . Polikar R.; "The wavelet tutorial"; http://users. rowan.edu/ ~polikar/ WAVELETS.     

    [39] . دکتر حمید پوررضا ،تبدیل موجک ، آزمایشگاه بینایی ماشین گروه مهندسی کامپیوتر دانشگاه فردوسی مشهد

    [40]     . M.Akin ; "comperision of Wavelet Transform and FFT methods in Analysis of EEG signals"; Journal Medical Systems, june 2002.                                  

    [41]     .J.l.Walsh ,”A closed set of normal orthogonal functions”, Amer.J.Math.45, Island,American Mathematical Society pp:5-24-1923.                    

    [42]     . G. Pfurtscheller, C. Neuper, A. Schlögl, et al, “Separability of EEG signals recorded during right and left motor imagery using adaptive autoregressive parameters”, IEEE Trans. Rehab. Eng, vol. 6(3), pp.316-25, 1998.               

    [43]     . Maria T. tito, Malek Adjouadi, Mercedes Cabrerizo, Melvin Ayala, Ilker Yaylali, Armando Barreto, Naphtali Rishe,’ Application of the Walsh Transform Towards Seizure Detection’, Proceedings of the 6th WSEAS International Conference on Signal Processing, Robotics and Automation, Corfu Island, Greece, February 16-19,2007.                                                                                                                                                    

    [44]     . Pratt, W.K., Kane, J., Andrews, H.C.,'Hadamard Transform Image Coding,' Proc. IEEE, Vol.57,No.1,pp.58-68,Jan.1969.            

    [45]     . Shanks, J.L., 'Computation of the fast Walsh-fourier Transform,' IEEE Trans. Vol.18, pp.457-459, May 1969.                                                                                                                       

    [46]     . Harmuth, H.F.,'A Generalized Concept of Frequency and some Applications,' IEEE Trans. on Information Theory, Vol.14, No.3, pp.375-382, May 1968.              

    [47]     . BCI Competition IV Results/ Data sets 3.                                                                      

    [48]      .Hyvarinen A., Karhunen J., Oja E., ‘Independent Component Analysis-Theory and Applications,’JohnWiely&Sons,2001.                                                                                                                                                                                      

    [49]     . R. Vigario,J. Sarela,V. Jousmaki, M. Hamalainen, E. Oja, ‘Independent      Component Approach to the Analysis of EEG and MEG Recording, ‘ IEEE Trans. Biomed. Eng. vol. 47,no. 5, MAY 2000. 

    [50] . فرناز قاسمی، محمد حسن مرادی، مهدی تهرانی دوست ، وحید ابوطالبی ؛ “ نقاط قوت و ضعف استفاده از ترکیب آنالیز مولفه های مستقل و تبدیل ویولت به منظور حذف خودکار آرتیفکت چشمی از سیگنال الکتروانسفاگرام” ، چهاردهمین کنفرانس مهندسی ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران ، دانشگاه صنعتی امیر کبیر، 20 و 21 اسفند 1387.

    [51]     . Donoho, D.L. and I.M. Johnstone. ‘Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage’. J. Am. Stat. Assoc., 90: 1200-1224, , 1995.

    [52]     . Han, J.Y., S.K. Lee and H.B. Park. ‘Denosing ECG using Translation Invariant Multiwavelet’. World Acad . Sci. Eng. Technol., 40: 140-144, 2009.

    [53]     .J. N. Kapur, and H.K. Kesavan, ‘Entropy optimization principles with applications’, Academic Press, San Diego,1992.

    [54]     . Christianini, N., Shawe-Taylor, J.’ An Introduction to support vector machines and other kernel-based learning methods’. Cambridge University Press (2000).

    [55]     . Hwanjo Yu and Sungchul Kim,” SVM Tutorial: Classification, Regression, and Ranking”, Pohang, South Korea

    [56]     . Platt, J.: Fast training of support vector machines using sequential minimal optimization. In:A.S. B. Scholkopf C. Burges (ed.) Advances in Kernel Methods: Support Vector Machines.MIT Press, Cambridge, MA (1998).


موضوع پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, نمونه پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, جستجوی پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, فایل Word پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, دانلود پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, فایل PDF پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, تحقیق در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, مقاله در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, پروژه در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, پروپوزال در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, تز دکترا در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, تحقیقات دانشجویی درباره پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, مقالات دانشجویی درباره پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, پروژه درباره پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, گزارش سمینار در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, پروژه دانشجویی در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, تحقیق دانش آموزی در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, مقاله دانش آموزی در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG, رساله دکترا در مورد پایان نامه استخراج ویژگی مناسب برای تشخیص سیگنال های حرکات ارادی EEG

پایان نامه‌ی کارشناسی ارشد در رشته­ی مهندسی پزشکی بهبود روش فیلترینگ الگوی مکانی مشترک جهت ارتقاء راندمان سیستم­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم­هایی هستند که می­توانند سیگنال­های الکتریکی مغزی مرتبط با تصورات حرکتی در مغز انسان را به دستورات قابل فهم کامپیوتری ترجمه کنند. لذا این قابلیت می­تواند به کمک بسیاری از بیماران حسی-حرکتی بیاید و تا حد بسیار ...

پایان نامه‌ی کارشناسی ارشد در رشته­ی مهندسی پزشکی چکیده بهبود روش فیلترینگ الگوی مکانی مشترک جهت ارتقاء راندمان سیستم­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم ­های واسط کامپیوتری-مغزی سیستم­هایی هستند که می­توانند سیگنال­های الکتریکی مغزی مرتبط با تصورات حرکتی در مغز انسان را به دستورات قابل فهم کامپیوتری ترجمه کنند. لذا این قابلیت می­تواند به کمک بسیاری از بیماران حسی-حرکتی بیاید و تا حد ...

پایان‌نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی کامپیوتر (هوش مصنوعی) چکیده در سال‌های اخیر، روش‌های زیادی تلاش به بررسی میزان خستگی ذهنی با معیارهای متفاوتی کرده‌اند. این روش‌ها مقیاس‌های متفاوتی را برای این کار از جمله عملکرد و اندازه گیری‌های مبتنی بر الکتروفیزیولوژیک به کار گرفته‌اند. در میان این ابزار‌ها به نظر می رسد که الکتروانسفالوگرام (EEG) بهتر و دقیق تر از دیگر ابزارها عمل می ...

پایان‌نامه کارشناسی‌ارشد گرایش ابزاردقیق و اتوماسیون در صنعت نفت معرفی کل تحقیق یکی از مباحث مهم علمی، فنی و اقتصادی، مسأله­ی خوردگی فلزات و حفاظت تأسیسات فلزی است. بررسی مبحث خوردگی چندان ساده نیست و با همه پژوهش­های انجام شده، هنوز عوامل آنها به درستی شناخته نشده است. به غیر از بکارگیری علوم شیمی برای مقابله با خوردگی، استفاده از سایر علوم در کنترل و پیش­بینی خوردگی و استفاده ...

چکیده قلب و سیستم انتقال خون، از مهم‌ترین ارگان‌های بدن انسان می‌باشند. هر اختلالی در این ارگان‌ها بر روی عملکرد کل بدن تأثیر بسیار محسوسی داشته، زیرا سیستم انتقال خون مسئولیت تأمین انرژی مورد نیاز تمام ارگان‌های بدن (از جمله خود قلب) را برعهده دارد. بیماری‌های قلبی هر ساله در جهان تعداد زیادی از انسان‌ها را از بین می‌برد یا بر عملکرد آنها تأثیر می‌گذارد. مطابق آمار منتشر شده ...

پایان‏نامه جهت دریافت کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر- هوش مصنوعی و رباتیک چکیده هر ساله تصادفات رانندگی زیادی به دلیل خواب‏ آلودگی و عدم تمرکز حواس راننده در سراسر دنیا رخ می‏دهد که خسارت‏های جانی و مالی فراوانی به همراه دارند. یکی از روش‏های تشخیص خستگی و عدم تمرکز حواس، استفاده از سیستم‏های نظارت چهره راننده است. سیستم‏های نظارت چهره راننده با دریافت تصاویر از دوربین و ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد(M.Sc) چکیده شبکه حسگر بی سیم، شبکه ای است که از تعداد زیادی گره کوچک تشکیل شده است. گره از طریق حسگرها اطلاعات محیط را دریافت می‌کند. انرژی مصرفی گره‌ها معمولاً از طریق باتری تامین می‌شود که در اکثر موارد امکان جایگزینی این باتری‌ها وجود ندارد. بنابراین توان مصرفی گره‌ها موضوع مهمی در این شبکه ها است. و استفاده از روش‌های دقیق و سریع ...

پایان نامه به عنوان یکی از الزامات جهت دریافت درجه کارشناسی ارشد چکیده: پیش‌بینی سری‌های زمانی یکی از شاخه های علم آمار و احتمال است که در سایر رشته‌ها مانند اقتصاد، مهندسی ارتباطات، هواشناسی، مدیریت و بازاریابی کاربرد فراوانی دارد. دامنه کاربرد پیش‌بینی سری‌های زمانی روزبه‌روز گسترده‌تر شده و نیاز دانش‌پژوهان در این زمینه افزون‌تر می‌گردد. سری‌های‌ زمانی آشوبی، زیرمجموعه‌ای از ...

پايان نامه مقطع کارشناسي ارشد رشته مهندسي نساجي سال 1387 مقدمه انسان از ابتداي خلقت تا کنون، تنوع پوشش خود را از برگ درخت تا منسوجات هوشمند امروزي، اختيار نموده است. در گذر زمان با فهم و

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد گرایش : برق قدرت چکیده یکی از چالش های مهم طراحی در شبکه های حسگر بی سیم (WSN)، طولانی کردن طول عمر سیستم (گره) است، در حالیکه به کیفیت سرویس قابل قبولی برای کاربردها دست یافت. طولانی کردن عمر گره با کاهش مصرف انرژی ارتباط مستقیم دارد . در WSN، هر گره حسگر با توان باتری کار می کند و در اکثر موارد مخصوصا در محیط های دور و خصمانه امکان ...

ثبت سفارش