為幫助肢體殘疾障礙而大腦功能正常的病人更好獨立地生活,近些年科學家提出了一種新的大腦與外界環(huán)境直接進行通信的模式,即腦機接口。腦機接口避開了病變的外圍神經(jīng)系統(tǒng)和肌肉組織,通過檢測到的大腦的電活動變化控制外界設備或與外界環(huán)境通信。目前的腦機接口主要利用單一類別的EEG信號作為腦機接口的輸入信號,而大腦思維是極其復雜的,單一類別的腦電信號只能用于簡單思維任務的識別,不能滿足實際應用的需求。融合不同類別的腦電信號構(gòu)成的混合型腦機接口是近幾年腦機接口范疇研究的一個重要方向。傳統(tǒng)的字符拼寫器是基于P300的經(jīng)典腦機接口之一,它通過識別P300特征的確定字符所在的行和列從而實現(xiàn)字符的輸入。為了提高字符拼寫腦機接口性能,本文進行了混合范式的嘗試,將SSVEP信號引入到傳統(tǒng)的字符拼寫系統(tǒng)中,融合P300實現(xiàn)并行控制的混合型腦機接口。具體內(nèi)容如下：(1)首先,本文設計了基于P300和SSVEP的混合型字符拼寫刺激范式�；旌戏妒较鹿灿袃煞N形式的閃爍刺激,一種是每列字符所在的方框以固定頻率的閃爍來誘發(fā)SSVEP,另一種是在行上的隨機出現(xiàn)紅色方框閃爍刺激來誘發(fā)P300。同時,設計了基于P300的對比范式。(2)分別對兩種范式下的腦電信號進行特征提取與分類�；旌戏妒较�,融合時域小波分解和時域熵提取的具有可分性的P300時域特征,并利用SVM進行分類,確定目標字符的行。構(gòu)建了與刺激頻率一致的一組正余弦參考信號,利用CCA實現(xiàn)SSVEP的分類識別,確定字符所在的列,行列交叉得到混合范式下的目標字符。對比范式采用與混合范式P300相同的特征提取和分類方法,實現(xiàn)目標字符行和列的識別。利用字符識別正確率和信息傳輸率對比分析腦機接口的性能,結(jié)果顯示相較于P300字符拼寫系統(tǒng),加入了SSVEP的混合范式字符拼寫系統(tǒng)單個字符刺激誘發(fā)時間減少,而識別正確率和信息傳輸速率得到了提高。基于多種腦電特征信號的混合腦機接口改善了傳統(tǒng)的字符拼寫系統(tǒng)的性能,具有較好的應用前景。(3)此外,針對腦電采集過程中不可避免的眼電偽跡干擾,本文中提出了一種基于ICA-EMD的EOG偽跡自動消除方法。通過仿真結(jié)果可以看出,ICA-EMD結(jié)合的眼電偽跡去除方法去噪效果較好,且實驗中無需測量眼電的參考信號即可實現(xiàn)自動消除,適用于在線的腦機接口系統(tǒng)。
【學位單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2015
【中圖分類】：R49;TN911.7
【部分圖文】：

Ｊａｃｑｕｅｓ邋Ｖｉｄａｌ教授在１９７３年首度提出了避開人正常的神經(jīng)肌肉通道，在大逡逑腦和外界之間建立一個新的通道，使大腦可Ｗ直接和計算機進行通信的想法，即逡逑腦機接口（Ｂｒａｉｎ邋Ｃｏｍｐｕｔｅｒ邋Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，邋ＢＣＩ），如圖１．１所示。在第一篇有關ＢＣＩ的論逡逑文中，Ｊａｃｑｕｅｓ邋Ｖｉｄａｌ詳細闡述了腦機接口系統(tǒng)的實現(xiàn)町包括腦電采集的軟硬件逡逑設計、信號處理方法Ｗ及腦機接口常用的腦電信號，如Ａｌｐｈａ波，誘發(fā)電位事逡逑件相關同步／去同步等。到２０世紀九十年代中期，國內(nèi)外更多的科研機構(gòu)和工作逡逑人員投入到腦機接口的研究中，掀起了腦機接口的熱潮。１９９９年召開的第一屆逡逑國際腦機接口大會給出了腦機接口確切的定義町即腦機接口不依賴于常規(guī)的大逡逑腦外周神經(jīng)及肌肉組織輸出通道，為大腦和外部設備之間直接進行交流通信提供逡逑新的通道技術。腦機接口不是讀也術，而是將能反應人的意圖和想法的腦神經(jīng)活逡逑動的電信號利用計算機技術翻譯成相應的指令，控制外界的設備或者進行通信。逡逑ＢＣＩ是腦神經(jīng)科學和也理學、信號的檢測與處理、模式識別等多個學科交叉的一逡逑種通信技術

直接利用大腦對外部設備的有效控制。和傳統(tǒng)的通信和控制系統(tǒng)一樣，腦逡逑機接口技術系統(tǒng)由腦電信號輸入、信號處理分析、指令輸出、反饋等功能模塊}D逡逑成，如圖１．２所示。逡逑輸入部分邐信號處理分析逡逑信號采集（采邋數(shù)字信號逡逑集、放大、濾邐１．邋特征提取邋邐分類識別逡逑波、Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)換）逡逑控制指令逡逑用戶邐輸出，逡逑反饋信號邐蠢＃邐Ｉ逡逑唆４邋＾逡逑Ｉ逡逑圖１．２腦機接口系統(tǒng)構(gòu)成框圖逡逑腦機接曰系統(tǒng)的輸入部分主要是通過電極帽裝置采集大腦活動相關的電活逡逑動變化，將采集得到的腦電信號進行硬件放大、濾波Ｗ及Ａ／Ｄ轉(zhuǎn)換等預處理將逡逑生物信號轉(zhuǎn)為適合分析的數(shù)字信號存儲在計算機中。逡逑腦機接口系統(tǒng)的信號處理分析模塊是整個系統(tǒng)的核也部分，這部分將能夠反逡逑映用戶意圖的有用的腦電信號轉(zhuǎn)換成外界設備的能夠識別的指令。該模塊包含了逡逑特征提取和分類識別兩大模塊。特征提取階段提取腦電信號中具有可分行的信息逡逑作為待識別的信號，采用有效的方法將信號映射到包含有效判別特征的向量上；逡逑分類階段通過機器學習將特征向量進行分類，達到好的模式識別效果，產(chǎn)生相應逡逑的操作指令。信號處理分析模塊作為腦機接日的中間步驟，在相同的訓練強度情逡逑況下優(yōu)化信號特征提取和分類的算法，可Ｗ有效地提高該ＢＣＩ分類識別的準確逡逑性

鐘拼寫０．１５－３個字母，信息傳輸率較低還不能滿足實際應用的需求。逡逑心扁？）邋’蘭一苗逡逑圖２．２邋ＳＣＰ電位正向、負向波形變化逡逑基于ＳＣＰ的ＢＣＩ系統(tǒng)，被試者僅憑大腦自主的思維活動即可控制外圍設備，逡逑不需要外界提供刺激裝置，但受試者需要進行長期的訓練才能獲得可觀的正確識逡逑別率，信息傳輸率低導致通巧速度較慢，送種腦機接口還與受試者自我調(diào)控的能逡逑力息息相關，不同個體之間有差異性。逡逑２．２．２基于感覺運動節(jié)律的腦機接口逡逑人在清醒狀態(tài)進行肢體活動或者想象肢體活動時，大腦的感知運動皮層上會逡逑記錄到相關的節(jié)律變化，稱為感覺運動節(jié)律（Ｓｅｎｓｏｒ邋Ｍｏｔｏｒ邋Ｒｈｙｔｈｍｓ，邋ＳＭＲ），它包逡逑括所處頻率范圍與ａｌｐｈａ節(jié)律一致的ｍｕ節(jié)律（８－１２Ｈｚ），邋Ｗ及另一種伴隨ｍｕ節(jié)律逡逑出現(xiàn)的１８－２６出的腦電信號ｂｅｔａ波Ｐ６’２７３。當人在大腦的控制下開始進行實際肢體逡逑運動或者想象肢體運動時

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