本文關(guān)鍵詞：基于運動想象腦電的運動控制腦—機接口研究　出處：《華僑大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

  更多相關(guān)文章： 腦-機接口 運動想象 特征提取 模式分類 公共空間 頻率模式 貝葉斯線性判別 在線系統(tǒng) 虛擬現(xiàn)實

【摘要】：腦-機接口(Brain-Computer Interface，BCI)系統(tǒng)是一種基于腦電信號，可以用來代替常規(guī)的腦外周神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)來實現(xiàn)與外界物體通訊與控制的技術(shù)。這幾年，BCI技術(shù)在國內(nèi)外得到了快速的發(fā)展，在軍事、醫(yī)療、工業(yè)、康復等控制領(lǐng)域開始進行了應用。特別是在康復領(lǐng)域，BCI技術(shù)的誕生可以幫助許多大腦正常而中樞神經(jīng)系統(tǒng)遭到嚴重損害的病者恢復交流和控制能力。 在對國內(nèi)外相關(guān)研究進行了解之后，本文對以運動想象腦電為基礎(chǔ)的腦-機接口系統(tǒng)進行了一系列的研究，研究的內(nèi)容包括了實驗范例的設(shè)計、腦電信號采集、特征提取、模式分類、虛擬現(xiàn)實實驗場景設(shè)計等,取得了一些有效的成果。在實驗范例設(shè)計環(huán)節(jié)，提出了想象有顏色的手腳運動，通過實驗證明了該方法較想象自然手腳運動在各種性能指標上均得到提高。 針對目前腦-機接口中提取明顯的腦電信號特征較難以及特征維數(shù)較多的缺陷，提出了一種多參數(shù)的公共空間頻率模式(multi-parameter commonspatio-spectral Pattern，MCSSP)算法。并將該算法與CSP、CSSP兩種原始算法進行比較，驗證了MCSSP算法在處理低維數(shù)據(jù)樣本更具有效性。另一方面，針對分類算法，，本文研究了嶺回歸、正則化Fisher線性判別、貝葉斯線性判別、支持向量機四種算法，并將這些算法對Graz數(shù)據(jù)集和自采集數(shù)據(jù)集進行驗證和比較。得出BLDA分類算法在分類上更具有穩(wěn)定性。其次，利用BLDA算法的分類優(yōu)點，本文提出了一種用于異步腦-機接口系統(tǒng)新的空閑狀態(tài)檢測方法。 本文基于以上所提到的關(guān)鍵技術(shù)的研究設(shè)計了一套在線腦-機接口系統(tǒng):利用想象有顏色左右手任務(wù)實現(xiàn)對虛擬現(xiàn)實中小車方向的控制。采用中科新拓UEA-24BZ腦電放大器進行腦電數(shù)據(jù)采集，上位機采用VC++MFC平臺設(shè)計了一套用于數(shù)據(jù)分析、傳輸?shù)能浖到y(tǒng)，最后通過虛擬現(xiàn)實場景小車運動的變化將結(jié)果反饋給受試者。
[Abstract]:Brain - Computer Interface ( BCI ) system is a kind of brain - computer interface ( BCI ) system , which can be used to replace the conventional brain peripheral nerve and muscle system to realize the communication and control of external objects . In recent years , BCI technology has been applied in the fields of military , medical , industrial and rehabilitation . After studying the relevant researches at home and abroad , a series of researches on the brain - computer interface system based on the motor imagination brain electricity are carried out in this paper . The research contents include the design of the experimental example , the acquisition of EEG signals , the feature extraction , the pattern classification , the virtual reality experiment scene design and so on . In this paper , a multi - parameter commonspace - spectral pattern ( MESS ) algorithm is proposed and compared with CSP and CSSP Ess . Based on the research of the key technology mentioned above , an online brain - computer interface system is designed : the control of the direction of the trolley in virtual reality is realized with the imagination of the left and right hand task . The computer is used to collect the EEG data by using the UEA - 24BZ brain electrical amplifier . The upper computer adopts VC ++ MFC platform to design a software system for data analysis and transmission . Finally , the result is fed back to the subject through the change of the virtual reality scene trolley movement .

【學位授予單位】：華僑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP334.7

【參考文獻】

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本文編號：1406139