基于EEG信号的上肢运动解码开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，脑机接口(bci)技术作为一种新兴的人机交互方式，在医疗康复、智能控制、娱乐体验等领域展现出巨大的应用潜力，受到学术界和工业界的广泛关注。

其中，基于脑电图(eeg)信号的上肢运动解码是bci研究的一个重要分支，旨在通过分析和识别与上肢运动相关的脑电信号特征，实现对用户运动意图的预测和控制。

本研究聚焦于基于eeg信号的上肢运动解码，探索高效、鲁棒的解码算法和应用方案，推动bci技术在现实场景中的应用发展。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，基于eeg信号的上肢运动解码研究取得了显著进展，成为脑机接口领域的研究热点。

国内外学者在eeg信号特征提取、解码算法设计、应用系统开发等方面开展了大量研究工作。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面:1.eeg信号采集与预处理:设计实验范式，采集多通道eeg信号，并对原始信号进行预处理，包括去噪、滤波、伪迹去除等，以提高信号质量。

2.特征提取:研究和比较不同eeg信号特征提取方法，例如时域特征、频域特征、时频域特征等，并探索特征组合策略，以构建有效的特征向量，用于后续的解码模型训练。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，主要步骤如下：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解基于eeg信号的上肢运动解码研究现状、主要方法和最新进展，为研究方案设计提供理论依据。

2.实验设计：设计合理的实验方案，包括实验任务、实验流程、数据采集标准等，确保实验数据的可靠性和有效性。

3.数据采集：招募健康受试者，利用脑电采集设备采集多通道eeg信号，并对采集到的数据进行标记和存储。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于以下几个方面:1.探索基于多模态eeg特征融合的上肢运动解码方法，通过结合不同脑电特征的优势，提高解码模型的准确性和鲁棒性。

2.研究基于深度学习的上肢运动解码算法，利用深度学习强大的特征提取和模式识别能力，构建更精准、高效的解码模型。

3.探索基于eeg信号的上肢运动解码在实际场景中的应用，例如开发基于脑电控制的康复训练系统、游戏交互系统等，推动bci技术的应用发展。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 徐宝国,王行愚,王跃明.基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口研究进展[j].电子学报,2018,46(09):2041-2052.

2. 顾晓松,毛 xinhua,杨帮华.基于脑电信号的人体运动意图识别[j].自动化学报,2017,43(01):1-15.

3. 李珂,胡广书,宋爱国,等.基于脑电信号的上肢康复机器人运动解码研究进展[j].机器人,2020,42(06):762-776.