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研究生:張芳瑋
研究生(外文):Chang, Fang-Wei
論文名稱:一種FP1, FP2, F3和F4握拳運動腦波希爾伯特黃轉換邊際頻率特徵分析技術
論文名稱(外文):Hilbert-Huang Transformation Based Analyses of FP1, FP2, F3, and F4 Electroencephalogram Signals in Motor Movement
指導教授:林進豐林進豐引用關係
指導教授(外文):Lin, Chin-Feng
口試委員:林進豐曾敬翔譚旦旭
口試委員(外文):Lin, Chin-FengTseng, Ching-HsiangTan, Tan-Hsu
口試日期:2020-01-07
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣海洋大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:126
中文關鍵詞:希爾伯特-黃轉換腦波
外文關鍵詞:Hilbert-Huang TransformationElectroencephalogram
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本論文應用希爾伯特-黃轉換方法分析腦電圖 FP1,FP2,F3和F4信號。腦電圖量測情景,目標出現在屏幕左側或右側,打開並關閉相應的拳頭,直到目標消失,然後放鬆。在這項研究中,FP1,FP2,F3和F4腦電信號是使用腦機界面 BCI-2000系統記錄。這些信號經過經驗模態分解,產生數個本質模態函數和一個殘餘函數。我們分析基於運動型態的EEG信號本質模態函數能量分佈統計特徵和瞬時頻率分佈統計特徵。我們的分析結果使人們更了解運動 FP1,FP2,F3和F4 腦波信號希爾伯特-黃轉換本質模態函數能量頻率分佈統計特徵。
In this thesis, the Hilbert-Huang transformation (HHT) method are used to analyze the FP1, FP2, F3, and F4 signals of the electroencephalogram (EEG) for motor movement. When performing an EEG, situational stimulus is measured by means of a target that appears on either the left or the right side of the screen. The subject opens and closes the corresponding fist until the target disappear, followed by relaxation. In this study, FP1, FP2, F3, and F4 EEG signals were recorded using the brain-computer interface 2000 system. These signals were inserted into an empirical mode decomposition mechanism, and numerous intrinsic mode functions (IMFs) as well as one residual function (RF) were generated. We examined the IMF based energy distribution features of the analyzed EEG signals for motor movement. The statistics characteristics of instantaneous frequency and IMF-based frequency-energy distributions were demonstrated; by various IMFs and one RF. Our analysis results lead to a better understanding of the HHT-based frequency features of FP1, FP2, F3 and F4 EEG signals of EEG for motor movement.
摘要 I
目次 III
圖目次 V
表目次 IX
第1章 緒論 1
1.1 引言 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究方法 1
1.4 相關參考文研習 1
1.5 內容大綱 2
第2章 研究背景與原理 5
2.1 腦波 5
2.2 EEG電極位置 5
2.3 腦機介面(BCI) 6
2.4 實驗腦波數據資料庫 6
2.5 希爾伯特黃轉換(HHT) 7
第3章 一種FP1,FP2,F3及F4 運動腦波EEG和IMF分析 9
3.1 一種FP1,FP2,F3及F4握拳運動腦波觀察 9
3.2 一種FP1,FP2,F3和F4握拳運動之IMF 和RF腦波 11
3.2.1 一種FP1握拳運動之IMF 和RF腦波 11
3.2.2 一種FP2握拳運動之IMF和RF腦波 17
3.2.3 一種F3握拳運動之 IMF 和RF腦波 23
3.2.4 一種F4握拳運動之IMF 和RF腦波 29
第4章 一種FP1、FP2、F3、F4握拳運動腦波之IF及MF分析 37
4.1 一種FP1, FP2, F3和F4握拳運動 IMF和RF之IF腦波 37
4.1.1 一種FP1握拳運動之腦波IMF和RF之IF 37
4.1.2 一種FP2握拳運動之腦波IMF和RF之IF 39
4.1.3 一種F3握拳運動之腦波IMF和RF之IF 42
4.1.4 一種F4握拳運動之腦波IMF和RF之IF 45
4.2 一種FP1, FP2, F3和F4握拳運動腦波IMF和RF之MF 47
4.2.1 一種FP1握拳運動腦波之IMF和RF之MF 47
4.2.2 一種FP2握拳運動腦波之IMF和RF之MF 62
4.2.3 一種F3握拳運動腦波之IMF和RF之MF 81
4.2.4 一種隨螢幕左(右)側目標出現,受測者打開並緊握左(右)拳,F4腦波IMF和RF之MF 101
第5章 結論與未來展望 123
參考文獻 125
[1] 黃梓軒 ‘即時腦波分析及應用控制’,國立陽明大學生醫光電研究所,中華民國105年。
[2] 曾乙婷 ‘植基於腦波分析、表情觀察與問卷調查之廣告態度衡量比較’,國立台北大學企業管理學系,中華民國103年
[3] 張哲綱 ‘針刺心包經內關穴之腦波頻譜分析及腦波共振’,國立清華大學電機工程研究所,中華民國96年。
[4] 賴淳靖 ‘人工智慧預測腦波相對應之人格特質:以DISC人格特質為例’,實踐大學資訊科技與管理學系碩士班,中華民國108年。
[5] 劉晏慈 ‘A Thorough Test of ERP P300-based Features for Analyzing the EEG Data of a Concealed Information Test’,國立中央大學認知神經科學研究所,中華民國108年。
[6] 黃永進 ‘網路成癮腦波評估模式之建構’,南華大學科技學院資訊管理學系,中華民國107年
[7] 石曜嘉‘希爾伯特黃轉換應用於單筆腦電波訊號分析與分類之研究’,國立台灣師範大學機電科技學系,中華民國98年。
[8] 鄭學力‘一種基於外傷性腦和脊隨損傷P300腦機 介面 F3 和 F4 腦波 IMFs 時頻特徵分析’國立台灣海洋大學電機工程學系,中華民國104年。
[9] 葉宣妏 ‘基於希爾伯特-黃轉換之酗酒者腦波時頻特徵分析’國立台灣海洋大學電機工程學系,民國98年
[10] 吳育呈‘專注與放鬆腦波一致性辨別之研究’,國立臺北科技大學資訊工程研究所,民國107年。
[11] 陳政瑋 ‘希爾伯特黃傳應用於子宮肌電圖之早產估測’,亞洲大學光電與通訊學系,民國101年
[12] 黃柏勛 ‘使用希爾伯特黃方法分析高空短暫發光現象的早期訊號’,國立成功大學物理研究所,民國104年

[13] http://archive.music.ntnu.edu.tw/chimeitp/brain/research-brain2.html
[14] https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%85%A6%E6%B3%A2
[15] https://physionet.org/physiobank/database/eegmmidb/64_channel_sharbrough.pdf
[16] https://en.wikipedia.org/wiki/10%E2%80%9320_system_(EEG)
[17] https://web.archive.org/web/20170326230311/https://www.nimh.nih.gov/health/educational-resources/brain-basics/brain-basics.shtml
[18] https://bci.plus/bci2000/
[19] https://physionet.org/content/eegmmidb/1.0.0/
[20] Huang, N. E., Shen, Z., Long, S. R., Wu, M. C., Shih, H. H., Zheng, Q., Yen, N. C., Tung, C. C. and Liu H. H., “The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis,” Physical and Engineering Sciences London , A , No. 454, pp. 903-995, 1998.
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