【摘要】：腦-機接口(brain-computer interface, BCI)是一種新的信息交流系統(tǒng)，，不需要語言或者動作，就可以在人腦和計算機之間進行直接的交流和控制。腦機接口技術(shù)涉及到神經(jīng)學、心理認知科學、康復工程、生物醫(yī)學工程和計算機科學等多個學科的交叉�？梢酝ㄟ^腦電圖（EEG）、皮層腦電圖（EcoG）、功能性磁共振成像（fMRI）、功能性近紅外光學成像（fNIR）等方法來對BCI進行研究。 在對近年來國內(nèi)外的BCI系統(tǒng)進行分析之后，本文對基于事件相關(guān)電位（ERP）的腦機接口系統(tǒng)進行了研究。采用無創(chuàng)傷的基于EEG的BCI研究方法，設計了基于事件相關(guān)電位的新型輸入系統(tǒng)，可以直接通過腦電信號而不用手就能進行密碼的輸入。本文研究的內(nèi)容包括輸入系統(tǒng)實驗范式的設計，系統(tǒng)整體的設計與實現(xiàn)，腦電信號的分析與處理等。 在設計實驗范式時，針對ERP中P300的電位特性，分別對輸入字符的形式及顏色進行了對比，并在此基礎(chǔ)上采用不同的實驗參數(shù)進行了多次實驗。本文在根據(jù)實驗范式進行系統(tǒng)實現(xiàn)時，主要利用VC++中的MFC來進行編程。該系統(tǒng)集刺激界面的產(chǎn)生、腦電信號采集、存儲及分析于一體，可以實時的將被試者所注視的目標字符輸出到顯示界面上。 本文在對第三屆BCI競賽中P300數(shù)據(jù)進行分析的基礎(chǔ)上，確定出對自采集腦電信號的處理方案。對于競賽數(shù)據(jù)，首先利用數(shù)字濾波器進行濾波，采用降采樣及時間窗進行降維，然后利用Fisher線性判別、正則化Fisher、核Fisher、支持向量機、貝葉斯線性判別進行分類。結(jié)果表面正則化Fisher在較短的時間內(nèi)使用較少的疊加次數(shù)就達到最高的正確率，F(xiàn)isher線性判別所達到的效果次之。所以，在對自采集數(shù)據(jù)使用疊加平均、獨立成份分析（ICA）等方法去除干擾之后，采用Fisher線性判別及正則化Fisher進行分類。最終確定出最佳的輸入方式、實驗參數(shù)及腦電信號處理方案。
[Abstract]:Brain-computer interface (BCI) is a new information exchange system, which can communicate and control directly between human brain and computer without the need of language or action. Brain-computer interface technology involves the intersection of many subjects, such as neurology, psychological cognitive science, rehabilitation engineering, biomedical engineering and computer science. BCI can be studied by electroencephalogram (EEG), cortical electroencephalogram (EcoG), functional magnetic resonance imaging (fMRI) and functional near infrared optical imaging (fNIR). After analyzing the BCI systems at home and abroad in recent years, this paper studies the BCI system based on event related potentials (ERP). A novel input system based on event-related potentials is designed by using a non-invasive EEG based BCI research method, which can input codes directly through EEG signals without hand. The contents of this paper include the design of the experimental paradigm of input system, the design and implementation of the whole system, the analysis and processing of EEG signal, etc. In the design of experimental paradigm, the form and color of input characters are compared according to the potential characteristics of P300 in ERP, and on this basis, different experimental parameters are used to carry out many experiments. In this paper, according to the experimental paradigm of the implementation of the system, mainly using MFC in VC programming. The system integrates the generation of stimulation interface, the collection, storage and analysis of EEG signals, and can output the target characters of the subjects to the display interface in real time. Based on the analysis of the P300 data in the third BCI contest, the processing scheme of the self-collected EEG signal is determined in this paper. For the competition data, the filter is first used to filter, the downsampling and time window are used to reduce the dimension, and then Fisher linear discriminant, regularization Fisher, kernel Fisher, support vector machine and Bayesian linear discriminant are used to classify the competition data. Results the surface regularization Fisher achieved the highest accuracy with less stacking times in a short time. The effect of Fisher linear discriminant was the second. Therefore, after using superposition average and independent component analysis (ICA) to remove interference from self-collected data, Fisher linear discriminant and regularized Fisher are used to classify the data. Finally, the optimal input mode, experimental parameters and EEG signal processing scheme are determined.
【學位授予單位】：華僑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP334.7;TN911.7

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