【摘要】：腦機接口(brain-computer interface,BCI)是不依賴于常規(guī)的外周神經(jīng)和肌肉組織的參與,在人腦與計算機或其他電子設(shè)備之間直接建立連接的一種新的通信系統(tǒng)。近年來,基于視覺誘發(fā)電位(visual evoked potentials,VEP)的BCI研究變得越來越流行。在基于VEP的各種BCI模式中,基于編碼調(diào)制的VEP BCI(c-VEP BCI)具有可選擇的目標(biāo)數(shù)量多、信息傳輸率高等優(yōu)點。本文對基于編碼調(diào)制的視覺BCI進行了研究,提出了一個新的基于不同編碼分組調(diào)制的c-VEP BCI范式,可以大規(guī)模地增加刺激目標(biāo)的數(shù)量。本文設(shè)計了一個基于c-VEP的多目標(biāo)腦機接口系統(tǒng),將刺激目標(biāo)數(shù)量增加到了64個,并在之前研究的基礎(chǔ)上,對視覺刺激器的設(shè)計做出了改善。將目標(biāo)分為四組,采用不同編碼分組調(diào)制的方法對刺激目標(biāo)進行調(diào)制,利用模板匹配法進行目標(biāo)識別。共邀請了八位受試者參加了BCI實驗,并對實驗數(shù)據(jù)進行了詳細地分析,驗證了該系統(tǒng)的可行性和有效性。首先分析了四個參考模板信號的相關(guān)性,結(jié)果表明,本系統(tǒng)使用的四個調(diào)制編碼產(chǎn)生的刺激響應(yīng)(即c-VEP)信號,具有良好的自相關(guān)和互相關(guān)特性,使得組內(nèi)目標(biāo)和組間目標(biāo)都很容易區(qū)分。然后對單次實驗的數(shù)據(jù)進行了分類識別,結(jié)果表明,該BCI系統(tǒng)的分類正確率為88.36%,而信息傳輸率高達184.6比特/分鐘,證明增加刺激目標(biāo)數(shù)量可以顯著提升系統(tǒng)的信息傳輸率。最后對數(shù)據(jù)進行了深入分析,研究數(shù)據(jù)長度的選擇以及頻域和空域濾波對系統(tǒng)性能的影響,結(jié)果表明,使用一個刺激周期長度的數(shù)據(jù)對目標(biāo)進行分類識別可以得到最高的信息傳輸率;對原始的腦電(electroencephalography,EEG)信號進行2~30Hz的帶通濾波,并且使用典型相關(guān)分析(canonical correlation analysis,CCA)方法優(yōu)化產(chǎn)生的空域濾波器,對多通道數(shù)據(jù)進行空域濾波,能夠大幅度提高c-VEP信號的信噪比,得到最高的分類識別率。
【學(xué)位授予單位】：南昌大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.7;R318
【圖文】：

圖 1.1 腦機接口的系統(tǒng)框圖采集模塊集是BCI系統(tǒng)的輸入模塊，是實現(xiàn)BCI系統(tǒng)功能非常關(guān)是利用腦電采集器采集大腦相關(guān)活動的信號，并將采集波以及抽樣，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，便于計算機對信號信號的方式可以分為電極內(nèi)置式和電極外置式兩種采集是通過把采集信號的電極插進大腦皮層以下來采集腦電的腦電信號精確度較高，而且噪聲小，信噪比高。但缺會導(dǎo)致電極的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生改變，不能保證穩(wěn)定性，對大腦造成一定的損傷，存在安全隱患，在實際應(yīng)用中法是通過電極接觸大腦皮層采集頭皮表面的腦電信號，采集到的腦電信號信噪比不高，但優(yōu)點是便于采集、無被廣泛應(yīng)用。處理模塊

腦機接口ERP）是大腦對某種事件進行信息加工 等人在 1965 年發(fā)現(xiàn)的 P300 是事件相種新奇事件刺激后的 250-450 毫秒內(nèi)電位，與外部刺激的物理屬性無關(guān)，沒的出現(xiàn)時刻是時間鎖定或相位鎖定的平均，可以增強 P300 電位，而按照非會得到 P300 電位，這就是 P300 BCI計了基于 P300 的虛擬打字機[24]。如矩陣。這個矩陣按行或列依次閃爍，包是能夠誘發(fā)出 P300 的刺激目標(biāo)，通想要輸入的字符。它的優(yōu)點是使用者較高（約 60 bit/min）。

于外源性誘發(fā)響應(yīng)，需要通過視覺刺激來產(chǎn)生。視覺誘發(fā)電位腦機接口在各種腦機接口中具有較高的性能，一直以來都被廣泛關(guān)注，也是本文的主要研究內(nèi)容。視覺誘發(fā)電位是指大腦在接受視覺刺激后所產(chǎn)生的特定電活動。誘發(fā) VEP 的方式有很多種，例如閃爍刺激、圖形翻轉(zhuǎn)和顏色交替等。受到視覺刺激時視野中心能夠產(chǎn)生較大的 VEP，而視野邊緣產(chǎn)生的 VEP 比較小。此外注意力集中的目標(biāo)也可以產(chǎn)生更大的 VEP。因此人可以通過轉(zhuǎn)移目光或注意力來選擇刺激。如果采用不同的方式來調(diào)制各個視覺刺激，使得各個刺激所誘發(fā)的 VEP 特征有差異或不一致，那么我們可以通過對腦電的分析，來識別出所選擇的刺激�；� VEP 的 BCI 結(jié)構(gòu)框圖如圖 1.3 所示，最左邊的是一個視覺刺激器，有多個目標(biāo)排布在刺激器中的不同位置。這些目標(biāo)刺激屬性采用不同的方式進行調(diào)制，從而使得他們所產(chǎn)生的 VEP 具有可分性。當(dāng)使用者通過目光移動或者空間注意轉(zhuǎn)移，選擇某一個目標(biāo)時，所注視的目標(biāo)能夠誘發(fā)較強的 VEP�？梢酝ㄟ^腦電放大器在視覺皮層區(qū)域采集 EEG 信號，經(jīng)過特征提取和目標(biāo)識別可以識別出所注視的目標(biāo)，把腦電信號轉(zhuǎn)變?yōu)榭刂泼睢?

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本文編號：2764905