【摘要】： 腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface，以下簡(jiǎn)稱BCI)研究的是在大腦與外部設(shè)備之間建立新的通信通道，進(jìn)行信息傳遞。這項(xiàng)技術(shù)在上世紀(jì)九十年代起步，2000年后逐漸成為研究熱點(diǎn)。BCI的研究涉及生物、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)、通信等眾多領(lǐng)域，是一個(gè)交叉學(xué)科的研究方向。隨著BCI的發(fā)展，動(dòng)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(xué)上開始越來(lái)越廣泛的被應(yīng)用。 我們項(xiàng)目組主要從事基于EEG(頭皮腦電信號(hào))的BCI的研究和開發(fā)。而我主要負(fù)責(zé)基于P300的中文筆劃打字系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)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(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，主要工作集中在以下幾個(gè)方面： 研究各種EEG，并根據(jù)它們的特點(diǎn)，，給出了它們的應(yīng)用前景。人腦像一臺(tái)完全并行的多核的超大容量的計(jì)算機(jī)。它功能特別強(qiáng)大，可以在極短的時(shí)間里完成人臉的識(shí)別。大腦里還存儲(chǔ)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(hào)是研究人腦的一個(gè)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(diǎn)以及它們可能的產(chǎn)生機(jī)制，在此基礎(chǔ)上提出了相關(guān)的BCI的初步設(shè)計(jì)。本文還分析了各種誘發(fā)電位的特點(diǎn)。誘發(fā)電位中的事件相關(guān)電位(ERP)在認(rèn)知與腦科學(xué)研究有重要的價(jià)值。P300是ERP的一種。 基于P300的中文筆劃打字系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)。我們先設(shè)計(jì)刺激的界面，然后做了大量的實(shí)驗(yàn)來(lái)研究腦電以及P300的特點(diǎn)。然后根據(jù)腦電信號(hào)以及P300的特征設(shè)計(jì)了這個(gè)打字系統(tǒng)。刺激界面啟動(dòng)對(duì)被試進(jìn)行刺激；信號(hào)采集模塊采集腦電信號(hào)，并進(jìn)行數(shù)字化；信號(hào)的預(yù)處理提高信號(hào)的信噪比，并按照要求將信號(hào)進(jìn)行分段；信號(hào)的處理模塊提取信號(hào)的特征，并進(jìn)行模式的分類，再根據(jù)識(shí)別的結(jié)果，產(chǎn)生控制信號(hào)；控制信號(hào)控制設(shè)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(yīng)用...........................................……，.......……，...................……，…，…l圖1一 3Berlin基于動(dòng)作想象的虛擬打字機(jī)................................................……，…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(fù)系統(tǒng)二，.........................................................……，…7圖2一1腦電信號(hào)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(dòng)作想象的虛擬打字機(jī)他們使用了帶通濾波、CSP、傅立葉變換和反變換來(lái)進(jìn)行特征提取，使用LDA、正則最小二乘法來(lái)進(jìn)行分類轉(zhuǎn)換[’7][l8]。 BerlinBCI的幾個(gè)特點(diǎn):1.使用該系統(tǒng)的用戶只需要少量訓(xùn)練，甚至不需要訓(xùn)練;2.信號(hào)處理的算法效率很高，使用的是單次試驗(yàn)的分類，實(shí)時(shí)性不錯(cuò);3.傳輸率在15一35+hits/m，輸出一個(gè)字母平均耗時(shí)2.15匯’9]。1。 2.3.2GrazGn比科技大學(xué)的BCI一ab是該領(lǐng)域目前最領(lǐng)先幾個(gè)實(shí)驗(yàn)室之一，Gn比BCI于1991年在 Prof.Dr.GPfurtscheller的領(lǐng)導(dǎo)下開始。他們也是基于運(yùn)動(dòng)想象的ERD。2000年以后，他們開發(fā)了很多BCI應(yīng)用系統(tǒng)。2004年，他們完成了基于EEG的打字系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TP334.7;TP14

【引證文獻(xiàn)】

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1 任亞莉;;基于功率譜峰值及時(shí)變線性分類算法的運(yùn)動(dòng)意識(shí)分類[J];中國(guó)組織工程研究與臨床康復(fù);2010年39期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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2 諶君黎;腦電信號(hào)識(shí)別及其在腦機(jī)接口中的應(yīng)用研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2011年

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10 陳悅;關(guān)于“腦—計(jì)算機(jī)”中腦電信號(hào)分類的研究[D];南京郵電大學(xué);2013年

本文編號(hào)：2643014