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

#本选题研究的目的及意义上肢运动功能是人类日常生活中不可或缺的一部分，对于完成各种复杂的任务至关重要。

然而，由于中风、脊髓损伤等神经系统疾病或意外伤害，许多人失去了上肢运动功能，这给他们的生活带来了极大的不便和挑战。

因此，探索有效的神经康复方法，帮助患者恢复上肢运动功能，成为了当前康复医学领域的研究热点。

2. 本选题国内外研究状况综述

#本选题国内外研究状况综述近年来，利用脑电信号解码上肢运动意图成为了脑机接口领域的研究热点，国内外学者在该领域取得了丰富的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于eeg信号的上肢运动解码领域取得了一系列进展，特别是在运动想象脑机接口方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

#本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕基于eeg信号的上肢运动解码展开，主要内容包括：
1.eeg信号采集与预处理:研究将使用脑电采集设备采集与上肢运动相关的脑电信号，并对原始信号进行预处理，去除噪声和伪迹，提高信号质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究方法，结合机器学习和信号处理技术，对采集到的eeg信号进行分析和解码。

具体步骤如下：
1.实验设计与数据采集:招募健康受试者参与实验，设计实验范式，引导受试者完成不同的上肢运动任务，并同步采集eeg信号和其他生理信号（如肌电信号）。

2.数据预处理:对采集到的eeg信号进行预处理，包括去噪、滤波、降采样等操作，以提高信号质量，为后续的特征提取和解码模型构建奠定基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.多模态信息融合:将eeg信号与其他生理信号（如肌电信号）进行融合，以提高上肢运动解码的准确性和稳定性。

2.深度学习模型的应用:探索深度学习模型在上肢运动解码中的应用，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3.个性化解码模型构建:针对不同受试者的生理差异，构建个性化的上肢运动解码模型，以提高解码的精度和效率。

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. 王耀南, 程君, 史步海. 脑机接口技术发展现状与趋势[j]. 机器人, 2020, 42(4): 481-494.

2. 许敏鹏, 尧德中, 周成, 等. 基于脑电信号的人体运动意图识别研究进展[j]. 自动化学报, 2018, 44(7): 1153-1171.

3. 邓伟锋, 王行愚, 谢峰, 等. 基于脑机接口的脑卒中康复机器人研究进展[j]. 机器人, 2018, 40(5): 619-629.