學位論文

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2007 - 20092

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    想像幾何旋轉動作與數學心算之腦電波分析
    (2009) 廖宇璁
    大腦進行運作的機制一向是科學與醫學的研究重點，本論文使用快速傅立葉轉換(FFT)和多尺度熵(MSE)的方法，分析大腦進行數學認知行為的空間能量分佈特徵，兩類分析方法的實驗結果同時指出，大腦前額葉與頂葉為數學認知行為的主要激發區域，大腦枕葉的能量特徵相對較不顯著，而四類基礎數學運算以加法及乘法運算對大腦負荷度較低，減法及除法對大腦負荷度則相對較高。本研究另外探討當我們數學計算時，常伴隨出現的空間旋轉概念(如：建築工程、向量計算…等)的空間能量特徵，發現其大腦特徵與數學運算時高度相似，都是以大腦前額葉為顯著特徵區域，而我們也使用適用於非穩態訊號的經驗模態分解法(EMD)進行濾波，及線性鑑別分析法(LDA)與最近鄰居法(NNR)辨識想像順時針旋轉與逆時針旋轉的腦電波，實驗結果以FZ電極與FCZ電極的組合辨識率最高，四位受測者平均辨識率可達80.7%，辨識率較想像四肢活動雖無顯著提升，但證實了想像幾何旋轉動作為有效的想像辨識標的。
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    以主成份分析法和線性鑑別分析法辨識想像左右手動
    (2007) 方偉力
    腦電波是從人類的頭皮所量測到的訊號，經由放大、濾雜訊、特徵擷取、分類、辨識，藉由大腦人機介面，可用來控制義肢，或訓練人們的專注力。本研究是提出一個結合主成份分析法及線性鑑別分析法對腦電波訊號做特徵擷取，來提昇辨識想像左右手動的辨識率。本論文中的實驗共有四名受測者，年齡約在二十三歲到二十六歲之間，而實驗主要的內容，是讓受測者想像左手動及右手動並擷取腦電波訊號。在腦電波訊號處理的過程中，利用主成份分析法及線性鑑別分析法做特徵擷取，接著使用最近鄰居法則做資料分類，實驗結果顯示四位受測者的平均辨識率可達85.75%，此辨識率結果優於其他相關方法。