腦機(jī)接口是一種使大腦可與外界環(huán)境直接建立聯(lián)系的控制技術(shù),其實(shí)現(xiàn)過(guò)程無(wú)需借助外圍神經(jīng)及肌肉組織,只需將大腦進(jìn)行相應(yīng)思維時(shí)產(chǎn)生的電活動(dòng)通過(guò)一定的解碼轉(zhuǎn)換成對(duì)應(yīng)的控制命令,以實(shí)現(xiàn)與外部環(huán)境進(jìn)行信息交流。腦電信號(hào)(Electroencephalography,EEG)能夠綜合反映大腦的功能狀態(tài)以及大腦思維電活動(dòng),是用于研究腦機(jī)接口技術(shù)使用最多的工具。目前針對(duì)單一模式EEG信號(hào)的腦機(jī)接口研究居多,最常見(jiàn)的為基于運(yùn)動(dòng)想象ERD/ERS(Event Related Desynchronization/Synchronization)。ERD/ERS作為自發(fā)式腦電具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和非平穩(wěn)性,且存在特征信息較為單一,產(chǎn)生現(xiàn)象不明顯,可區(qū)分性較差等問(wèn)題。針對(duì)于單一模式簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)想象腦機(jī)接口存在的這些問(wèn)題,本文提出了一種復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)想象思維任務(wù)模式,將運(yùn)動(dòng)想象與某些特殊思維任務(wù)融合的新型混合腦機(jī)接口,用特殊思維任務(wù)代替簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù),增強(qiáng)ERD/ERS生理現(xiàn)象,提高系統(tǒng)性能。本文具體研究?jī)?nèi)容如下:首先,對(duì)比研究了典型的基于EEG信號(hào)的腦機(jī)接口系統(tǒng),針對(duì)單模式系統(tǒng)較強(qiáng)的局限性及針對(duì)性,對(duì)混合模式展開(kāi)了研究探索,并在混合模式腦機(jī)接口系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,以簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)想象ERD/ERS模式為研究對(duì)象,針對(duì)其存在的特征信息較為單一,ERD/ERS生理現(xiàn)象產(chǎn)生不明顯,可區(qū)分性較差等問(wèn)題,提出將運(yùn)動(dòng)想象與思維任務(wù)融合的新型復(fù)雜混合腦機(jī)接口。其次,針對(duì)ERD/ERS模式的EEG信號(hào),設(shè)計(jì)了幾種常見(jiàn)的特征提取方法及模式識(shí)別方法,包括自回歸模型、共空間模式濾波器、貝葉斯分類(lèi)器、Fisher線性分類(lèi)器以及稀疏表征分類(lèi)方法,將各個(gè)特征提取方法與分類(lèi)方法進(jìn)行兩兩組合,對(duì)基于運(yùn)動(dòng)想象ERD/ERS的腦電競(jìng)賽數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試處理,并對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比,找出更為適合處理ERD/ERS模式的EEG信號(hào)的方法,以便利用該方法實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜混合模式EEG信號(hào)的處理。最后,對(duì)提出的新型復(fù)雜混合模式進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計(jì),包括受試對(duì)象,實(shí)驗(yàn)范式以及EEG信號(hào)采集等。同時(shí),為了便于對(duì)提出的復(fù)雜混合模式進(jìn)行有效性驗(yàn)證,設(shè)計(jì)了簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)想象模式作為對(duì)比實(shí)驗(yàn),利用設(shè)計(jì)的特征提取與分類(lèi)算法對(duì)兩種對(duì)比模式進(jìn)行處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于運(yùn)動(dòng)想象與特殊思維任務(wù)融合的復(fù)雜混合模式的腦機(jī)接口性能要優(yōu)于單一的簡(jiǎn)單運(yùn)動(dòng)想象模式。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類(lèi)】：R318;TN911.7
【部分圖文】：

第 1 章 緒論背景與意義是人工智能的時(shí)代，亦是解密腦智慧的時(shí)代。為了進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“與認(rèn)知科學(xué)的研究受到了越來(lái)越高的重視，而腦機(jī)接口作為該領(lǐng)研究方向，也正日益取得突破性進(jìn)展。腦機(jī)接口（Brain-Comp與計(jì)算機(jī)或其他電子設(shè)備間通過(guò)大腦活動(dòng)產(chǎn)生的腦電信號(hào)建立，該系統(tǒng)不依賴(lài)大腦以外的神經(jīng)系統(tǒng)和肌肉組織通路，在大腦與是一種新型的、高端的人機(jī)交互方式，為人類(lèi)和機(jī)械開(kāi)辟了一條的 BCI 系統(tǒng)主要包含：信號(hào)采集部分，特征提取部分，模式識(shí)別分，BCI 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖 1.1 所示。當(dāng)大腦想執(zhí)行某項(xiàng)控制命令完成，可通過(guò)腦機(jī)接口技術(shù)對(duì)大腦特定思維意識(shí)進(jìn)行解讀，再將成相應(yīng)的控制命令，實(shí)現(xiàn)對(duì)譬如神經(jīng)假肢[1][2]、輪椅[3]、機(jī)器人[備的控制。

清華大學(xué)高上凱教授帶領(lǐng)的腦機(jī)接口研究小組在穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位（Steady StateVisual Evoked Potential, SSVEP）基礎(chǔ)上提出了一種基于動(dòng)態(tài)窗SSVEP的腦機(jī)接口系統(tǒng)，如圖1.2所示，實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，用戶(hù)只需將注意力集中于屏幕中的模擬鍵盤(pán)，無(wú)需訓(xùn)練，通過(guò)該腦機(jī)接口系統(tǒng)便可在短時(shí)間內(nèi)將EEG信號(hào)轉(zhuǎn)換成特定的文字，實(shí)現(xiàn)與外部系統(tǒng)的連接。圖1.2 基于動(dòng)態(tài)窗SSVEP的腦機(jī)接口系統(tǒng)

在腦機(jī)接口技術(shù)研發(fā)的早期，主要是面向殘疾人群，以一種新的形式幫助他們保持與外界進(jìn)行通信與交流。2014年世界杯開(kāi)幕式上，巴西一位殘疾人利用腦機(jī)接口技術(shù)僅靠大腦意識(shí)驅(qū)動(dòng)仿生外骨骼完成開(kāi)球，向全世界彰顯了腦機(jī)接口技術(shù)的魅力，如圖1.3所示；2016年8月11日，“再次行走計(jì)劃”（Walk Again Project）的研究團(tuán)隊(duì)在Nature子刊上發(fā)表了一項(xiàng)研究成果[27]：長(zhǎng)期患有脊髓損傷的8位病人，使用腦機(jī)接口技術(shù)對(duì)機(jī)械仿生外骨骼進(jìn)行控制，并增加VR技術(shù)緩解視覺(jué)反饋問(wèn)題，如圖1.4所示，通過(guò)不斷訓(xùn)練，8位患者下肢肌肉功能和感知功能均得到部分恢復(fù)。圖1.3 巴西世界杯上的開(kāi)球 圖1.4 Walk Again Project團(tuán)隊(duì)的研究成果2016年10月，美國(guó)一位殘疾男子借助腦機(jī)接口技術(shù)通過(guò)意念驅(qū)動(dòng)機(jī)械手臂與美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬“握手”

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉斌;魏夢(mèng)然;羅聰;;基于腦電BCI的研究綜述[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2014年07期

2 王麗華;;淺談腦-機(jī)接口技術(shù)[J];福建電腦;2013年01期

3 顏世玉;劉沖;趙海濱;王宏;;基于小波包分解的意識(shí)腦電特征提取[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2012年08期

4 李翔;高小榕;高上凱;;一種基于兩種不同范式的混合型腦-機(jī)接口系統(tǒng)[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2012年03期

5 王江;徐桂芝;王磊;張惠源;;基于多通道自適應(yīng)自回歸模型腦-機(jī)接口系統(tǒng)特征的提取[J];中國(guó)組織工程研究與臨床康復(fù);2011年48期

6 葉檸;孫宇舸;王旭;;基于共空間模式和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的腦-機(jī)接口信號(hào)的識(shí)別[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

7 高莉;黃力宇;;基于獨(dú)立分量分析的自適應(yīng)最大熵算法對(duì)腦電干擾的識(shí)別與剔除[J];航天醫(yī)學(xué)與醫(yī)學(xué)工程;2008年02期

8 楊幫華;顏國(guó)正;鄢波;;基于離散小波變換提取腦機(jī)接口中腦電特征[J];中國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報(bào);2006年05期

9 胡劍鋒;;未來(lái)不是夢(mèng)——腦機(jī)接口綜述[J];江西藍(lán)天學(xué)院學(xué)報(bào);2006年02期

10 周成,劉釗;基于獨(dú)立分量分析的單通道語(yǔ)音降噪算法研究[J];激光與紅外;2005年05期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 何國(guó)林;復(fù)合齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)振動(dòng)響應(yīng)調(diào)制機(jī)理及稀疏分離方法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

2 姚林;刺激輔助的腦電信號(hào)特征增強(qiáng)方法與混合式腦機(jī)接口[D];上海交通大學(xué);2015年

3 王磊;基于運(yùn)動(dòng)想象的腦電信號(hào)分類(lèi)與腦機(jī)接口技術(shù)研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2009年

4 周鵬;基于運(yùn)動(dòng)想象的腦機(jī)接口的研究[D];天津大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李居康;腦—機(jī)接口技術(shù)在機(jī)器人控制上的應(yīng)用[D];東南大學(xué);2016年

2 張玉霞;基于P300和SSVEP的混合型腦機(jī)接口的分析與研究[D];山東大學(xué);2015年

3 周樂(lè)囡;基于信號(hào)稀疏表示的重構(gòu)與分類(lèi)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 袁道任;基于多模態(tài)腦電信號(hào)的腦機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)研究[D];鄭州大學(xué);2013年

5 張棟;Lempel-Ziv復(fù)雜度的尺度劃分方法的研究及應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2013年

6 王玉蘭;睡眠腦電的去趨勢(shì)互相關(guān)和多重分形去趨勢(shì)互相關(guān)分析[D];南京郵電大學(xué);2013年

7 朱文杰;基于稀疏模型的模式識(shí)別應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2013年

8 李翔;基于運(yùn)動(dòng)想象的在線腦—機(jī)接口系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];清華大學(xué);2012年

9 谷艷蕾;基于運(yùn)動(dòng)想象和alpha波的腦機(jī)接口及虛擬漫游系統(tǒng)[D];浙江大學(xué);2012年

10 劉琳;基于想象運(yùn)動(dòng)的腦電信號(hào)處理算法的研究[D];南昌大學(xué);2009年

本文編號(hào)：2820724