基于事件相關(guān)電位的腦機(jī)接口系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)
[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(xué)位授予單位】:華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號(hào)】:TP334.7;TN911.7
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