【摘要】：作為一種新型的人機交互方式,腦機接口(brain-computer interface,BCI)不依賴于人體的外周神經系統(tǒng)及肌肉組織,可以將大腦產生的腦信號直接轉化成機器可識別的操作指令,擴展了人類對外界信息交流和控制的能力。穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(steady-state visually evoked potential,SSVEP)是大腦視覺皮層對外界恒定頻率的視覺刺激產生的一種穩(wěn)態(tài)響應�；赟SVEP的腦機接口具有信息傳輸速率快、分類準確率高且無需訓練等優(yōu)點,具有較高的應用價值,成為目前BCI領域研究的熱點之一。然而現(xiàn)階段的SSVEP-BCI系統(tǒng)大多采用價格昂貴的腦電采集設備和體積龐大的視覺刺激器,難以服務于人們的日常生活。有鑒于此,本文旨在探索一種移動性好、實用性強、低成本、便攜式的SSVEP-BCI系統(tǒng)的構建方法,并對其關鍵技術展開研究。具體而言,即采用低成本的無線可穿戴設備Emotiv EPOC作為腦電采集裝置,采用輕便的智能手機作為視覺刺激器,構建了新穎的SSVEP-BCI系統(tǒng),并對刺激頻率調制方式、SSVEP信號分類算法,以及應用系統(tǒng)構建方法等關鍵技術進行了研究。首先,針對傳統(tǒng)基于幀序列的刺激頻率調制方式在被試舒適度等方面存在的不足,本文提出了一種新的頻率調制方法—基于灰度值的刺激頻率調制方式。該方法通過灰度值正弦變化的方式產生周期性視覺刺激。實驗結果表明,這種刺激方式對眼睛的刺激性較小,改善了被試的舒適度,且能誘發(fā)更高質量的SSVEP信號。其次,為了獲得更高的SSVEP識別準確率,本文在傳統(tǒng)基于CCA的SSVEP分類算法的基礎上提出了三種改進算法—基于頻率間距的CCA分類算法、基于模糊集的CCA分類算法和基于個體信號模板的CCA分類算法。測試結果表明,這三種算法對SSVEP信號的分類效果依次增強。最后,本文在以上研究成果的基礎上實現(xiàn)了一個基于SSVEP的便攜式腦控智能小車系統(tǒng),探索了便攜式SSVEP-BCI系統(tǒng)的構建方法,并展示了其應用潛能。該系統(tǒng)每分析兩段SSVEP信號后產生一個控制指令,能夠在較少的刺激選項下生成多種不同的控制指令,具有較強的實用性。實驗表明,該系統(tǒng)的平均識別準確率和平均信息傳輸速率分別為79.45%和10.92 bits/min。
【圖文】：

１．３．１邋ＳＳＶＥＰ－ＢＣＩ的組成及工作原理逡逑ＳＳＶＥＰ－ＢＣＩ本質上是一個閉環(huán)控制系統(tǒng)，主要包括５個組成部分：視覺刺逡逑激器、ＥＥＧ懫集裝置、ＥＥＧ處理程序、外部設備和反饋環(huán)節(jié)，其結構如圖１．１逡逑所示。逡逑ＥＥＧ處理程序逡逑邐＾？預處理邋－？邋ＳＳＶＥＰ判別邐逡逑ＥＥＧ采集裝置逡逑＃邐反饋環(huán)節(jié)邐邐＊邐逡逑＜＜邐邐邐１外部設備逡逑圖１．１邋ＳＳＶＥＰ－ＢＣＩ結構圖逡逑ＳＳＶＥＰ－ＢＣＩ的工作原理如下：視覺刺激器用來呈現(xiàn)多個不同頻率的視覺刺逡逑激，，每個視覺刺激都代表外部設備的一種控制命令，被試者根據(jù)需要注視特定的逡逑視覺刺激，產生相應的ＳＳＶＥＰ響應。ＥＥＧ采集裝置負責記錄被試者的腦電信號，逡逑腦電信號經過放大、濾波和模數(shù)轉換后，被傳輸?shù)剑牛牛翘幚沓绦颉＃牛牛翘幚沓体义闲蚴钦麄�系統(tǒng)的核心，負責將被試者輸入的腦電信號轉換成控制外部設備的輸出逡逑信號，包括預處理和ＳＳＶＥＰ判別兩個環(huán)節(jié)。預處理的目的是去除摻雜在腦電信逡逑號中的噪聲干擾，提高信噪比。ＳＳＶＥＰ判別的作用是從腦電信號中提取出ＳＳＶＥＰ逡逑成分，通過分析ＳＳＶＥＰ信號的頻率特征確定被試者注視的目標刺激，并將該刺逡逑激對應的控制命令發(fā)送給外部設備。外部設備在執(zhí)行命令的同時

基于ＳＳＶＥＰ的便攜式腦機接口系統(tǒng)構建方法與關鍵技術研究逡逑是藉由細胞膜上的鈉、鉀、鈣等離子通道的開閉來傳遞動作電位的開閉使得神經元在傳遞動作電位的短暫過程中形成一處微小，動作電位在神經元上是順向傳遞的，即先由樹突傳向細胞體，經末梢（其結構見圖２．１）。如果神經元的排列方向不一致，那遞時所形成的電場就會相互抵消，就不會產生明顯的電流。根據(jù)，大腦皮層中含有大量的錐體細胞，這種細胞的排列極有規(guī)律，表皮層。當這些細胞同步傳遞動作電位時，就會形成強大的電場信號。逡逑
【學位授予單位】：廈門大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.7

【參考文獻】

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1 陳真誠;龐雪燕;孫統(tǒng)雷;李宏周;喻雙;殷世民;;腦控智能輪椅控制系統(tǒng)[J];電子技術應用;2014年09期

本文編號：2711317