腦-機(jī)接口（Brain-Computer Interface,BCI）是近十幾年發(fā)展起來的一種新穎的人機(jī)接口方式。它是不依賴于腦的正常輸出通路（外周神經(jīng)系統(tǒng)及肌肉組織）的腦-機(jī)（計(jì)算機(jī)或其它裝置）通訊系統(tǒng)。腦-機(jī)接口是不依賴于外周神經(jīng)和肌肉的信息傳輸通道,它為癱瘓病人提供了一種與外界環(huán)境通訊的新途徑�；谀X電信號的腦-機(jī)接口具有成本低、操作方便、對大腦無損傷等優(yōu)點(diǎn),是當(dāng)前腦-機(jī)接口研究的主要方向。腦-機(jī)接口的研究有明確的臨床應(yīng)用背景,因此研究開發(fā)具備實(shí)時性以及腦-機(jī)交互學(xué)習(xí)功能的實(shí)用在線系統(tǒng)具有十分重要的意義。本文在充分了解國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,以運(yùn)動想象腦電信號作為研究內(nèi)容,系統(tǒng)地研究了基于左右手運(yùn)動想象的腦-機(jī)接口系統(tǒng),并且研究了該系統(tǒng)從離線分析到在線應(yīng)用的各個層面的問題,取得了一定的成果。本文主要給出了基于LabVIEW環(huán)境下的運(yùn)動想象腦-機(jī)接口系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案。研究的關(guān)鍵部分是視覺刺激器的設(shè)計(jì)和腦電特征信號的特征提取兩部分。利用一臺計(jì)算機(jī)和實(shí)現(xiàn)腦電信號實(shí)時處理的Active One生理信號測量系統(tǒng)建立了一個基于左右手運(yùn)動想象的腦-機(jī)接口系統(tǒng)。本文中采用頭皮電極記錄皮層運(yùn)動想象電... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 腦-機(jī)接口的概述
        1.1.1 腦-機(jī)接口的基本概念及研究意義
        1.1.2 腦-機(jī)接口系統(tǒng)的組成及關(guān)鍵技術(shù)
        1.1.3 腦-機(jī)接口的分類
    1.2 腦-機(jī)接口的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 腦電信號的介紹
        1.2.2 虛擬儀器-LabVIEW 的特點(diǎn)及其應(yīng)用
        1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題
    1.3 本文研究目的及研究內(nèi)容
        1.3.1 研究目的
        1.3.2 主要研究內(nèi)容
2 基于運(yùn)動想象 BCI 的研究基礎(chǔ)
    2.1 運(yùn)動想象的定義與研究意義
        2.1.1 運(yùn)動想象的定義
        2.1.2 運(yùn)動想象的研究意義
    2.2 大腦的結(jié)構(gòu)與功能區(qū)劃分
    2.3 事件相關(guān)同步/去同步電位
        2.3.1 事件相關(guān)同步/去同步的概念
        2.3.2 ERD/ERS 的表征和量化方法
    2.4 基于運(yùn)動想象的腦-機(jī)接口系統(tǒng)與ERD/ERS
3 左右手運(yùn)動想象腦電的特征提取
    3.1 引言
    3.2 運(yùn)動想象腦電信號的預(yù)處理
    3.3 左右手運(yùn)動想象腦電特征提取方法簡介
        3.3.1 常見運(yùn)動想象腦電的特征提取方法
        3.3.2 現(xiàn)有特征提取方法的不足
    3.4 基于時域的特征提取方法
        3.4.1 時域滑動窗二階矩特征提取方法
        3.4.2 時域局部閾值優(yōu)化方法
    3.5 基于頻域功率譜的特征提取方法
        3.5.1 經(jīng)典功率譜分析
        3.5.2 現(xiàn)代功率譜分析
4 左右手運(yùn)動想象腦電的模式識別
    4.1 引言
    4.2 線性判別分類算法
        4.2.1 LDA 分類基本原理
        4.2.2 Mahalanobis 距離分類算法
        4.2.3 基于Fisher 準(zhǔn)則的線性分類算法
    4.3 基于概率模型的Bayes 分類算法
        4.3.1 Bayes 決策理論
        4.3.2 基于概率模型的Bayes 決策
5 基于左右手運(yùn)動想象 BCI 的實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取方法
    5.3 腦電信號采集系統(tǒng)
        5.3.1 系統(tǒng)組成及要求
        5.3.2 Active One 生理信號采集系統(tǒng)簡介
    5.4 左右手運(yùn)動想象系統(tǒng)構(gòu)建
        5.4.1 人機(jī)交互界面—視覺刺激器的設(shè)計(jì)
        5.4.2 運(yùn)動想象腦電信號特征的離線提取
        5.4.3 運(yùn)動想象腦電信號的離線分類判別
        5.4.4 特征提取由離線向在線的轉(zhuǎn)化
6 結(jié)論與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參加的課題和發(fā)表的論文


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]腦機(jī)接口研究概述[J]. 肖首柏,胡劍鋒.  科技廣場. 2007(09)
[2]腦-機(jī)接口的研究現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J]. 張莉,何傳紅,何為.  現(xiàn)代科學(xué)儀器. 2007(02)
[3]Windows環(huán)境下腦機(jī)接口視覺刺激器的設(shè)計(jì)[J]. 程光輝,石銳,何慶華.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2006(13)
[4]腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 楊幫華,顏國正,丁國清,于蓮芝.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2005(04)
[5]腦-機(jī)接口技術(shù)綜述[J]. 楊立才,李佰敏,李光林,賈磊.  電子學(xué)報. 2005(07)
[6]LABVIEW在《信號處理》教學(xué)中的應(yīng)用[J]. 魏燕,馬偉順.  長春師范學(xué)院學(xué)報. 2005(05)
[7]基于小波包分析的意識任務(wù)特征提取與分類[J]. 薛建中,和衛(wèi)星,閆相國,鄭崇勛.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2004(03)
[8]腦-機(jī)接口技術(shù)進(jìn)展與挑戰(zhàn)[J]. 官金安,林家瑞.  中國醫(yī)療器械雜志. 2004(03)
[9]基于小波包分解的時變腦電節(jié)律提取[J]. 許慰玲,黃靜霞,沈民奮.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2004(01)
[10]基于視覺誘發(fā)電位的腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)研究[J]. 何慶華,彭承琳,吳寶明,王禾.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2004(01)

碩士論文
[1]基于DSP的腦電信號采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D]. 江洪.安徽大學(xué) 2005



本文編號：3014197