Xây dựng hệ thống nhận diện chuyển động của người thông qua giải mã tín hiệu điện não đồ bị mất

DAI HOC DA NANG TRUONG DAI HOC SU PHAM DUONG THANH LINH XAY DUNG HE THONG NHAN DIEN CHUYEN DONG CUA NGUOI THONG QUA GIAI MA TIN HIEU DIEN NAO DO BI MAT Chuyên Ngành: Hệ thống Thông tin Mã số: 848.01.04 LUẬN VĂN THẠC SĨ Người hướng dẫn khoa học TS NGUYEN THI NGOC ANH Đà Nẵng - Năm 2022 LỜI CÁM ƠN Lời xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy cô giáo, Khoa dạy, truyền Tin học, Trường Đại học Sư Phạm — Đại học Đà Nẵng tận tình giảng đạt kiến thức, kinh nghiệm quý báu suốt thời gian tơi theo học chương trình thạc sĩ ngành Hệ thống thông tin Các kiến thức, kinh nghiệm quý báu thầy cô giáo không giúp cá nhân tơi hồn thiện hệ thống kiến thức học tập mà cịn giúp tơi ứng dụng kiến thức cơng việc Thị Đặc biệt, tơi xin gởi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến cô TS Nguyễn thành luận Ngọc Anh, người tận tình hướng dẫn tạo điều kiện tốt để tơi hồn văn tạo điều Tơi xin bày tỏ tình cảm với gia đình, đồng nghiệp, bạn bè anh chị em kiện để tơi dành thời gian cho khóa học Xin chân thành cảm ơn kết lớp K40.HTTT.BD ln hỗ trợ tơi q trình học tập để có ngày hơm sót Tuy có nhiều cố gắng, chắn luận văn không tránh khỏi thiếu thầy cô giáo định Tôi mong nhận ý kiến đóng góp quý báu quý anh chị, bạn để luận văn hoàn thiện Trân trọng cảm on! Tác giả luận văn Dương Thanh Linh | LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân Các số liệu, kết trình bày luận văn trung thực Những tư liệu sử dụng luận văn có nguồn gốc trích dẫn rõ rằng, day du Tác giả luận văn a Duong Thanh Linh TRANG THONG TIN LUAN VAN THAC Si Tên đề tài: XÂY DỰNG HỆ THĨNG NHẬN DIỆN CHUN THƠNG QUA GIẢI MÃ TÍN HIỆU ĐIỆN NÃO ĐỎ BỊ MÁT ĐỘNG CỦA NGƯỜI Ngành: Hệ thống thông tin Họ tên học viên: Dương Thanh Linh Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thị Ngọc Anh Cơ sở đào tạo: Trường Đại học Sư Phạm — Đại học Đà Nẵng Tóm tắt Luận văn nghiên cứu tác động việc khôi phục liệu điện não đồ (EEG) bị mắt thơng quan cải tiến thuật tốn hệ thống động lực học tuyến tính (LDS hay cịn gọi Kalman Filter), sau trích chọn đặc trưng để phân loại chuyển động bàn tay dựa kết hợp thuật toán LDS tiến đại số tensor Các tín hiệu EEG hình thành từ chuỗi liệu không gian thời gian với nhiều chiều nên liệu bị mat trình thu thập Những liệu bị mắt gay bién dạng làm giảm hiệu thuật tốn phân tích tín hiệu EEG Luận văn để xuất phương pháp để tự động khôi phục liệu bị mắt liên tiếp ngau nhiên từ liệu EEG dựa cải tiến thuật toán Kalman Filter Phuong pháp để xuất nhằm mục đích nắm bất mơ hình tối ưu dựa hai đặc điểm chuỗi thời gian EEG liên tục: động lực thông qua khám phá hành vi phát triển theo thời gian mối tương quan cách xác định mối quan hệ tiềm an nhiều tín hiệu não Từ khai thác này, phương pháp để xuất trích xuất thành công khai thác biến ẩn phát động lực chúng để khôi phục tự động giá trị thiếu Phần trăm liệu bị mắt giả sử thay đổi từ 5% đến 15% tiến hành phục hồi liệu phương pháp đề xuất Kết thực nghiệm chứng minh phương pháp đề xuất cung cấp hiệu suất tái tạo tốt lên đến 67% so với phương pháp MSVD phương pháp nội suy Đồng thời luận văn xây dựng hệ thống nhận dạng chuyển động bàn tay liệu khôi phục cho kết độ xác liệu hồn chỉnh, liệu bị thiếu liệu khôi phục lan luot 1a 92.15%, 73.19% va 86.18%, chứng minh tính khả thi việc ứng dụng phương pháp để xuất việc phục hỏi liệu Từ khóa: điện não đồ, động lực học tuyến tính, trích chọn đặc trưng, khơi phục liệu, Kalman nhận dạng, phân loại, liệu bị thiêu /4— —3282 Xác nhận giáo viên hướng dẫn Người thực đề tài TS Nguyễn Thị Ngọc Anh Dương Thanh Linh Filter INFORMATION PAGE OF MASTER THESIS Name of thesis: BUIDING A HUMAN MOVEMENT RECOGNITION SYSTEM BASED ON ENCODING INCOMPLETE ELECTROENCEPHALOGRAPHY SIGNALS Major: Information System Full name of Master student: Duong Thanh Linh Supervisors: Dr Nguyen Thi Ngoc Anh Training institution: University of Science and Education — The University of Da Nang Abtract The thesis presented the effects of recovering the missing data from Electroencephalogram (EEG) based on improved Linear Dynamical System (LDS), known as Kalman Filter, the selected features from recovered data then are used to classify the movements of hands based on the recent advancement of Tensor algebra The EEG signals are formed from the series of spatial and temporal data with multiple dimensions, so the data might contain missing values in collecting progress These missing data can lead to distortion, repudiation, or reduce the effectiveness of analyzing algorithms of EEG signals The thesis proposed a new approach to restore automatically the random consecutive missing data from EEG data based on the improvement of Kalman Filter algorithm The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series including Dynamics via discovering temporal evolving behaviors and correlations by identifying the relationships between multiple brain signals The proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values from the exploits Percent of missing data changed from 5% to 15% and the missing data were restored with the proposed demonstrate that the proposed method provides better method The experimental reconstruction performance simulations up to 67% improvements over MSVD and interpolation approaches In addition, the thesis contributed a system to recognize the movements of hands based on the restored data to get the degree of accuracy of complete data, missing data, and restored data s; one after another the exact results were 92.15%, 73.19%, and 86.18% That proved the application of the proposed method is feasible Keywords: Electroencephalogram, linear dynamical system, feature extraction, data recovery, Kalman Filter, identification, classification, missing data Supervior’s confirmation Ca Dr Nguyen Thi Ngoc Anh Student ——— Duong Thanh Linh MỤC LỤC 09029 10 0ẽa ẽ i LOI CAM DOAN ›¡11/88 1877.777 .7ẻẻốẽ ẽ ẽ cố ao i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮTT ‹‹«