【中文摘要】 基于脑电信号(Electroencephalogram，EEG)的假肢系统是用人的意愿实现人脑与外部电子设备通讯和控制的系统，是生物医学工程学中的重要分支，其研究涉及神经生理学、康复工程学和信号处理技术等各学科。其中脑电信号的特征信息提取和分类识别在脑电假肢系统中扮演着十分重要的角色。 目前，EEG除了用于医学研究，主要集中在为残疾人提供与外界交流的途径以恢复某些肢体功能。在EEG控制假肢的研究中发现：作为EEG控制假肢系统的信号处理部分左右了整个系统的性能，是系统性能好坏的主要因素。然而EEG本身及其复杂，在识别上有很大的困难，不能依据采集到的EEG直接控制假肢的动作，选择合适的特征提取方法和分类算法显得尤为重要。在学习并总结了国内外此领域内的大量文献资料的基础上，以探索脑电假手的可行性和降低脑电假手的误动率为目的，结合EEG节律特点，采用小波包分解和BP神经网络相结合的脑电假手控制方案。 首先，对EEG进行分析，不同状态的EEG在节律上表现出不同模式。在此基础上，总结了前人应用EEG作为控制信号的实践经验，在实验的基础上分析了应用EEG控制假手的可行性，并选择利用意识任务E...

【英文摘要】 The artificial hands based on EEG is the system for controlling or communicating with other electronic devices by human intentions. It is the important branch of the Biomedical Engineering. The research deals with the neurophysiology, rehabilitation engineering, signal process technology and so on. The electroencephalograph(EEG) feature extraction and EEG classification play important roles. So far, the studies in EEG have been concentrated on providing an efficient way to communicate with the outer-worl...