腦-機(jī)接口（Brain-Computer Interface,BCI）是近十年發(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)接口的一個(gè)重要用途是為那些思維正常但有嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)障礙的患者提供語言交流和環(huán)境控制途徑,提高其生存質(zhì)量。腦-機(jī)接口技術(shù)在工業(yè)、航空、軍事等領(lǐng)域也有潛在的應(yīng)用價(jià)值。它正成為腦科學(xué)、康復(fù)工程、生物醫(yī)學(xué)工程及人機(jī)自動(dòng)控制研究領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。目前,腦-機(jī)接口的研究正處于發(fā)展階段,現(xiàn)有的腦-機(jī)接口系統(tǒng)還存在通訊速度低、效果不穩(wěn)定等技術(shù)障礙。本設(shè)計(jì)是在LabVIEW7.1環(huán)境下實(shí)現(xiàn)的。美國NI公司的LabVIEW是虛擬儀器領(lǐng)域內(nèi)使用較為廣泛的計(jì)算機(jī)語言,是一種圖形化的編程語言,與其它高級(jí)語言最根本的區(qū)別是其源代碼不是文本而是框圖,它廣泛地被工業(yè)界、學(xué)術(shù)界和研究實(shí)驗(yàn)室所接受,被視為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)采集和儀器控制軟件。本文給出了基于瞬態(tài)視覺誘發(fā)電位的實(shí)時(shí)反饋腦-機(jī)接口系統(tǒng)在LabVIEW環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)方案。該方案的關(guān)鍵部分是視覺刺激器的設(shè)計(jì)、腦電信號(hào)的實(shí)時(shí)處理及產(chǎn)生腦-機(jī)接口系統(tǒng)所需要的控制信號(hào),同... 

【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)】：66 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)字濾波器模板Fig2.2Templatesofdigitalfilter

b) 窄帶 FIR 濾波器的后前面板設(shè)計(jì)圖 2.9 窄帶 FIR 濾波器的設(shè)計(jì)Fig 2.9 The design of FIR narrowband在相同的技術(shù)指標(biāo)下，傳統(tǒng) FIR 濾波器的長度為 279，而 FIR 窄帶濾波器的長度只有 72。這樣，不僅為腦-機(jī)接口中信號(hào)實(shí)時(shí)處理提供了穩(wěn)定的腦電信號(hào)，而且提高了信號(hào)濾波處理的速度。在LabVIEW中直接應(yīng)用現(xiàn)成的數(shù)字濾波器子程序可以減少自己設(shè)計(jì)濾波器時(shí)繁雜的過程，提高工作效率。但在調(diào)用數(shù)字濾波器程序時(shí)，除了了解前面介紹的這些濾波器的基礎(chǔ)知識(shí)外，還需要注意以下幾個(gè)問題：①濾波器類型選擇：首先要選擇濾波器通過的頻帶類型，即在低通、高通、帶通或帶阻濾波器中選擇一個(gè)類型；其次要選擇有限沖擊響應(yīng)濾波器還是無限沖擊響應(yīng)濾波器，因?yàn)檫@兩者涉及到完全不同的設(shè)計(jì)模板和參數(shù)。②截止頻率確定：對(duì)低通濾波只需確定上截止頻率，高通濾波只需確定下截止頻率；對(duì)帶通及帶阻濾波應(yīng)確定上、下截止頻率。

圖 3.1 不同刺激模塊所對(duì)應(yīng)的信號(hào)波形Fig 3.1 Signal waves corresponding to different stimulus targets信號(hào)的模式識(shí)別方法模式是對(duì)感興趣的客體的定量或結(jié)構(gòu)的描述，模式類是具有某些共同的集合。模式識(shí)別是研究一些自動(dòng)技術(shù)，由計(jì)算機(jī)自動(dòng)地（或者人進(jìn)）把待識(shí)別模式分到各自的模式分類中去[32]。描述模式有定量描述和結(jié)構(gòu)性描述兩種方法。相應(yīng)于兩種描述方法，的模式識(shí)別方法：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法和結(jié)構(gòu)（句法）模式識(shí)別方法。識(shí)別方法中，用特征向量來描述模式；在結(jié)構(gòu)模式識(shí)別方法中，用符號(hào)述模式，本論文中只討論統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法�；诮y(tǒng)計(jì)識(shí)別法的模式要由五部分組成：數(shù)據(jù)獲取、預(yù)處理、特征抽取、分類器設(shè)計(jì)與分類2 所示。信息獲取 預(yù)處理特征提取 分類器分類

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于視覺誘發(fā)電位的腦機(jī)接口實(shí)驗(yàn)研究[D]. 何慶華.重慶大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3312107