【摘要】：如何通過獼猴運(yùn)動(dòng)皮層的神經(jīng)元鋒電位信號估計(jì)其手指移動(dòng)位置是一神經(jīng)解碼問題,現(xiàn)存方法解決該問題大多采用有監(jiān)督訓(xùn)練,需要通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)得到神經(jīng)元鋒電位信號與手指移動(dòng)位置的關(guān)系,因此其估計(jì)性能依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù).本文提出了一種無監(jiān)督解碼方法,該方法基于狀態(tài)空間模型(State space model,SSM),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到神經(jīng)元鋒電位數(shù)與手指移動(dòng)位置的關(guān)系權(quán)值,再用逐次狀態(tài)估計(jì)方法去估計(jì)手指移動(dòng)的位置.為減少訓(xùn)練的復(fù)雜度和提高估計(jì)準(zhǔn)確度,采用一種非線性的積分卡爾曼濾波(Cubature Kalman filtering,CKF)來完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和手指位置的逐次狀態(tài)估計(jì).與傳統(tǒng)方法相比,該方法的最大特點(diǎn)是無監(jiān)督,可以由神經(jīng)元鋒電位簇向量直接估計(jì)手指移動(dòng)位置,而無需有監(jiān)督訓(xùn)練.實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,當(dāng)采用較少的有監(jiān)督數(shù)據(jù),現(xiàn)存方法與本文方法相比有較大的估計(jì)誤差;當(dāng)采用較多的有監(jiān)督數(shù)據(jù),現(xiàn)存方法才具有與本文方法相近似的估計(jì)誤差.
[Abstract]:How to estimate the finger moving position through the neuron front potential signal of the motor cortex of rhesus monkeys is a neural decoding problem, and most of the existing methods use supervised training to solve this problem. The relationship between the neuron front potential signal and the finger moving position needs to be obtained from the training data, so its estimation performance depends on the training data. In this paper, an unsupervised decoding method is proposed, which is based on the state space model (State space model,SSM). The neural network is used to obtain the relationship between the number of neuron front potentials and the position of finger movement. Then the successive state estimation method is used to estimate the position of finger movement. In order to reduce the complexity of training and improve the accuracy of estimation, a nonlinear integral Kalman filter (Cubature Kalman filtering,CKF) is used to complete the training of neural network and the successive state estimation of finger position. Compared with the traditional method, the biggest characteristic of this method is that it can estimate the finger moving position directly from the neuron front potential cluster vector without supervised training. The experimental results show that when less supervised data are used, the existing methods have larger estimation errors than the present method, and when more supervised data are used, the existing methods have estimation errors similar to those of this method.
【作者單位】： 云南民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61262091) 云南省第17批中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人資助項(xiàng)目(2014HB019) 云南省教育廳科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2014Z093) 云南民族大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(2016YJCXS03)資助~~
【分類號】：TN713;R338

【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2483310