本文關(guān)鍵詞：基于雙耳分聽(tīng)范式的聽(tīng)覺(jué)腦機(jī)接口技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機(jī)接口（Brain Computer Interface，BCI）是一種不依賴(lài)于大腦的正常輸出通路，通過(guò)直接提取大腦活動(dòng)信號(hào)控制外部設(shè)備，實(shí)現(xiàn)大腦和外部環(huán)境直接通訊的技術(shù)。國(guó)內(nèi)外對(duì)基于視覺(jué)范式的BCI技術(shù)進(jìn)行了大量研究，取得了很多成果。然而，很多患者在失去自主肌肉控制能力的同時(shí)，視覺(jué)能力也會(huì)出現(xiàn)一定的退化，，運(yùn)用基于視覺(jué)范式的BCI系統(tǒng)很難很好的發(fā)揮作用。幸運(yùn)的是，對(duì)于大部分閉鎖病人來(lái)說(shuō)，其聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)的功能往往是完好的，可以運(yùn)用聽(tīng)覺(jué)BCI技術(shù)來(lái)改善他們的生活質(zhì)量。 本文在聽(tīng)覺(jué)生理機(jī)制研究的基礎(chǔ)上，將雙耳分聽(tīng)實(shí)驗(yàn)引入BCI研究中，進(jìn)行了基于雙耳分聽(tīng)范式的聽(tīng)覺(jué)BCI技術(shù)研究。具體工作如下： 1、設(shè)計(jì)了三個(gè)基于雙耳分聽(tīng)范式的實(shí)驗(yàn)任務(wù)。給被試雙耳同時(shí)播放不同的聲音刺激序列，被試通過(guò)關(guān)注其中一只耳朵中的聲音序列，進(jìn)而做出選擇。 2、采用相干平均方法進(jìn)行特征提取，在靶刺激波形中出現(xiàn)了N200和P300特征成分以及差異波形N2ac。對(duì)3個(gè)實(shí)驗(yàn)任務(wù)進(jìn)行對(duì)比分析，探索了刺激聲音頻率、靶刺激出現(xiàn)頻率、電極位置等因素對(duì)聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位的影響。 3、采用支持向量機(jī)進(jìn)行特征分類(lèi)。將N200和P300兩個(gè)成分結(jié)合用于特征分類(lèi)，比傳統(tǒng)單獨(dú)運(yùn)用P300特征分類(lèi)的方法取得了更高的分類(lèi)正確率。分析表明，靶刺激出現(xiàn)頻率降低時(shí)，分類(lèi)正確率會(huì)提高，但信息傳輸率會(huì)有所下降。采用多個(gè)電極上的特征信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)，能夠達(dá)到或超過(guò)單個(gè)電極的分類(lèi)效果。文中六名被試的特征電極的分類(lèi)正確率和基于多電極特征的分類(lèi)正確率均達(dá)到了80%以上，實(shí)驗(yàn)表明了雙耳分聽(tīng)范式的有效性和可行性。 4、本文以患者的日常生活需求為應(yīng)用背景，設(shè)計(jì)了在線BCI系統(tǒng)界面。為適應(yīng)在線BCI系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)性的要求，在左、右耳聲音序列中分別加入一種聲音，提高了選擇種類(lèi)。通過(guò)對(duì)六名被試的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)了基于雙耳分聽(tīng)范式的在線控制。
【關(guān)鍵詞】：腦機(jī)接口 雙耳分聽(tīng) 相干平均 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP334.7;R318.04
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 BCI 技術(shù)概述8-12
• 1.1.1 BCI 的概念及工作原理8-10
• 1.1.2 BCI 的應(yīng)用前景10-12
• 1.2 聽(tīng)覺(jué) BCI 技術(shù)的研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題12-14
• 1.2.1 聽(tīng)覺(jué) BCI 技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 聽(tīng)覺(jué) BCI 技術(shù)存在的問(wèn)題14
• 1.3 雙耳分聽(tīng)實(shí)驗(yàn)14-15
• 1.4 本文的研究目的與主要工作15-16
• 第二章 雙耳分聽(tīng)范式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與信號(hào)采集16-24
• 2.1 腦電信號(hào)的特點(diǎn)及采集16-19
• 2.1.1 腦電信號(hào)的特點(diǎn)16-17
• 2.1.2 腦電信號(hào)采集17-19
• 2.2 聽(tīng)覺(jué)事件相關(guān)電位19-21
• 2.3 雙耳分聽(tīng)范式實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)21-23
• 2.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)21-23
• 2.3.2 被試和電極23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第三章 腦電信號(hào)特征提取24-35
• 3.1 腦電信號(hào)預(yù)處理24-25
• 3.2 相干平均法簡(jiǎn)介25-26
• 3.3 特征提取結(jié)果及分析26-31
• 3.3.1 靶刺激聲音頻率對(duì)聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位的影響27
• 3.3.2 左右耳對(duì)同一聲音的處理效果27-28
• 3.3.3 靶刺激出現(xiàn)頻率對(duì)聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位的影響28-29
• 3.3.4 不同電極位置聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位的差異29-31
• 3.4 特征可分性判據(jù) r~2分析31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第四章 基于支持向量機(jī)的腦電信號(hào)分類(lèi)35-46
• 4.1 電信號(hào)分類(lèi)方法35-41
• 4.1.1 Fisher 線性判別法35-37
• 4.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器37-39
• 4.1.3 支持向量機(jī)39-41
• 4.2 基于 SVM 的腦電信號(hào)分類(lèi)41-44
• 4.2.1 基于單電極的特征分類(lèi)結(jié)果及分析41-44
• 4.2.2 基于多電極的特征分類(lèi)結(jié)果及分析44
• 4.3 信息傳輸率分析44-45
• 4.4 本章小結(jié)45-46
• 第五章 基于雙耳分聽(tīng)范式的在線 BCI 系統(tǒng)設(shè)計(jì)46-52
• 5.1 在線實(shí)驗(yàn)方案46-48
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)46
• 5.1.2 數(shù)據(jù)處理方法選擇46-48
• 5.2 在線 BCI 系統(tǒng)設(shè)計(jì)48-51
• 5.2.1 腦電信號(hào)采集模塊49
• 5.2.2 腦電信號(hào)分析模塊49-50
• 5.2.3 用戶控制模塊50-51
• 5.3 本章小結(jié)51-52
• 第六章 結(jié)論52-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間所取得的相關(guān)科研成果57-58
• 致謝58

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于雙耳分聽(tīng)范式的聽(tīng)覺(jué)腦機(jī)接口技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：364575