【摘要】： 腦機接口(Brain-Computer Interface，以下簡稱BCI)研究的是在大腦與外部設備之間建立新的通信通道，進行信息傳遞。這項技術在上世紀九十年代起步，2000年后逐漸成為研究熱點。BCI的研究涉及生物、醫(yī)學、計算機、通信等眾多領域，是一個交叉學科的研究方向。隨著BCI的發(fā)展，動物士兵、昆蟲士兵相繼出現(xiàn)；一些輔助診斷和輔助治療的BCI系統(tǒng)在醫(yī)學上開始越來越廣泛的被應用。 我們項目組主要從事基于EEG(頭皮腦電信號)的BCI的研究和開發(fā)。而我主要負責基于P300的中文筆劃打字系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)。本文主要包括EEG的研究和基于P300的中文筆劃打字系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，主要工作集中在以下幾個方面： 研究各種EEG，并根據它們的特點，，給出了它們的應用前景。人腦像一臺完全并行的多核的超大容量的計算機。它功能特別強大，可以在極短的時間里完成人臉的識別。大腦里還存儲在大量的記憶。人的大腦是如何工作的了，我們現(xiàn)在還了解不多。腦電信號是研究人腦的一個重要的途徑。本文分析自發(fā)腦電波的各種節(jié)律波的特點以及它們可能的產生機制，在此基礎上提出了相關的BCI的初步設計。本文還分析了各種誘發(fā)電位的特點。誘發(fā)電位中的事件相關電位(ERP)在認知與腦科學研究有重要的價值。P300是ERP的一種。 基于P300的中文筆劃打字系統(tǒng)的設計與開發(fā)。我們先設計刺激的界面，然后做了大量的實驗來研究腦電以及P300的特點。然后根據腦電信號以及P300的特征設計了這個打字系統(tǒng)。刺激界面啟動對被試進行刺激；信號采集模塊采集腦電信號，并進行數字化；信號的預處理提高信號的信噪比，并按照要求將信號進行分段；信號的處理模塊提取信號的特征，并進行模式的分類，再根據識別的結果，產生控制信號；控制信號控制設備打字。
【圖文】：

圖目錄圖1一1大腦皮層示意圖 [z].........……，..............................................................……1圖1一 2BCI的應用...........................................……，.......……，...................……，…，…l圖1一 3Berlin基于動作想象的虛擬打字機................................................……，…6圖1一4Graz基于EEG的打字系統(tǒng)............................................................……，二，1圖1一 5Graz基于EEG的康復系統(tǒng)二，.........................................................……，…7圖2一1腦電信號采集的位置圖…

日日仁日L...黝~嚷 嚷 嚷 BERUNNN蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸蘸了抓是~書姍 姍 擎擎擎擎擎擎擎擎擎 擎 即即渤韶礴介娜娜 圖1一 3Berlin基于動作想象的虛擬打字機他們使用了帶通濾波、CSP、傅立葉變換和反變換來進行特征提取，使用LDA、正則最小二乘法來進行分類轉換[’7][l8]。 BerlinBCI的幾個特點:1.使用該系統(tǒng)的用戶只需要少量訓練，甚至不需要訓練;2.信號處理的算法效率很高，使用的是單次試驗的分類，實時性不錯;3.傳輸率在15一35+hits/m，輸出一個字母平均耗時2.15匯’9]。1。 2.3.2GrazGn比科技大學的BCI一ab是該領域目前最領先幾個實驗室之一，Gn比BCI于1991年在 Prof.Dr.GPfurtscheller的領導下開始。他們也是基于運動想象的ERD。2000年以后，他們開發(fā)了很多BCI應用系統(tǒng)。2004年，他們完成了基于EEG的打字系統(tǒng)
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TP334.7;TP14

【引證文獻】

相關期刊論文 前1條

1 任亞莉;;基于功率譜峰值及時變線性分類算法的運動意識分類[J];中國組織工程研究與臨床康復;2010年39期

相關碩士學位論文 前10條

1 趙以亮;特定行為下大鼠M1和PPC的局部場電位研究[D];山東師范大學;2011年

2 諶君黎;腦電信號識別及其在腦機接口中的應用研究[D];沈陽工業(yè)大學;2011年

3 許珍榮;腦—機接口信號中靶標的貝葉斯搜索[D];中南民族大學;2010年

4 王建龍;基于Alpha波的腦電信號處理及BCI系統(tǒng)研究[D];燕山大學;2011年

5 楊彬;基于腦—機接口的想象運動腦電信號的分析[D];蘭州理工大學;2008年

6 黃安湖;P300腦電誘發(fā)電位的分類識別及在腦機接口中的應用[D];山東大學;2008年

7 石倩;基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦—機接口研究與設計[D];大連理工大學;2009年

8 蘇井橋;基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的文字輸入系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D];電子科技大學;2012年

9 侯秉文;運動想象腦機接口的特征提取與模式分類研究[D];西安電子科技大學;2012年

10 陳悅;關于“腦—計算機”中腦電信號分類的研究[D];南京郵電大學;2013年

本文編號：2643014