近年來,盡管腦機(jī)接口技術(shù)持續(xù)迅速發(fā)展,但是其在信息傳輸率和識(shí)別準(zhǔn)確率等方面,還有所欠缺。若能將腦機(jī)接口技術(shù)與其他控制方式合理結(jié)合,則可以實(shí)現(xiàn)更多復(fù)雜的控制操作。從而擴(kuò)展此類系統(tǒng)在各種應(yīng)用場(chǎng)景中的適用性。另一方面,基于眼動(dòng)跟蹤的控制接口已經(jīng)取得較為良好的發(fā)展,此種控制方式主要的優(yōu)勢(shì)在于,眼動(dòng)信息獲取較為迅速、準(zhǔn)確,且不需要使用者經(jīng)過強(qiáng)化訓(xùn)練。由于眼動(dòng)信息本身僅包含目光的定位信息,目前基于眼動(dòng)信息的控制系統(tǒng)大多通過使用者注視點(diǎn)的停滯時(shí)間來判斷其是否關(guān)注某個(gè)位置或選擇某個(gè)目標(biāo)。但出于各種任務(wù)的復(fù)雜性,設(shè)置最優(yōu)的停滯時(shí)間閾值往往存在困難。本工作中,基于腦機(jī)接口技術(shù)與眼動(dòng)控制技術(shù)各自的優(yōu)缺點(diǎn),嘗試使用眼動(dòng)信息表征定位,而利用腦機(jī)接口技術(shù)來直接偵測(cè)使用者的注意力狀態(tài),從而將兩種技術(shù)有機(jī)結(jié)合,綜合運(yùn)用于控制系統(tǒng)中。本文中主要闡述了基于腦電信號(hào)的注意力識(shí)別方法和腦眼混合控制的可行方案,期間涉及的具體工作包括:(1)基于腦電信號(hào)的注意力識(shí)別——本工作首先設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于腦電信號(hào)來檢測(cè)使用者注意力是否集中的方法。其運(yùn)作流程大致分為5個(gè)階段:a.信號(hào)采集——利用SynAmps2儀器收集使用者多個(gè)通道的腦電信號(hào);b.CSP處理——將采集的信息經(jīng)由一個(gè)(訓(xùn)練過的)CSP變換矩陣進(jìn)行映射;c.AR處理——從CSP映射后的信號(hào)中求得各個(gè)通道的頻率譜;d.特征信息提取——提取特定通道、特定頻點(diǎn)上的譜值作為識(shí)別特征。其中,通道和頻點(diǎn)的選擇是在過往的數(shù)據(jù)集上通過一種回歸分析方法得到。e.SVM分類——采用(訓(xùn)練過的)SVM對(duì)得到的特征向量進(jìn)行分類、即完成一次注意力狀態(tài)的識(shí)別。該部分工作還包括,對(duì)上述流程中所涉及的各個(gè)關(guān)鍵模型進(jìn)行訓(xùn)練,以及使用一個(gè)離線實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證該方法的有效性等。(2)腦眼混合控制方案的實(shí)踐——本工作中設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)通過腦眼混合控制技術(shù)控制家電的系統(tǒng)。該系統(tǒng)中同時(shí)提供了3種家電設(shè)備的控制界面,其中每種設(shè)備又包含6個(gè)常用功能按鈕的選擇操作。眼動(dòng)信息在系統(tǒng)中被用作光標(biāo)的定位,而通過在線的基于腦電信號(hào)的注意力識(shí)別可以對(duì)用戶的選擇動(dòng)作做出識(shí)別。從本文最后展示的系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)驗(yàn)中可以看出腦眼混合控制可以達(dá)到良好的控制效果,其操控效率、操作時(shí)間、用戶體驗(yàn)讓人滿意。
【學(xué)位單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R318;TN911.7
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 腦機(jī)接口的介紹
        1.1.2 BCI研究現(xiàn)狀
        1.1.3 眼動(dòng)控制研究現(xiàn)狀
        1.1.4 腦機(jī)接口應(yīng)用
    1.2 研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.2.1 本文的研究?jī)?nèi)容
        1.2.2 本文的論文結(jié)構(gòu)
第二章 腦機(jī)接口系統(tǒng)的研究基礎(chǔ)
    2.1 大腦結(jié)構(gòu)
    2.2 腦電的產(chǎn)生機(jī)理
    2.3 BCI系統(tǒng)研究步驟
    2.4 本章小結(jié)
第三章 腦電信號(hào)的采集與處理
    3.1 腦電信號(hào)的采集
        3.3.1 10-20國(guó)際電極放置方法
    3.2 腦電信號(hào)的處理
        3.2.1 預(yù)處理
        3.2.2 常見特征提取方法
        3.2.3 常見特征分類方法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 注意力狀態(tài)識(shí)別方法
    4.1 方法的使用流程
        4.1.1 數(shù)據(jù)流程
        4.1.2 代碼實(shí)現(xiàn)
    4.2 方法的參數(shù)訓(xùn)練
        4.2.1 CSP濾波方法
        4.2.2 AR譜估計(jì)方法
        4.2.3 SVM分類方法
    4.3 本章小結(jié)
第五章 腦眼控制方案的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 實(shí)驗(yàn)相關(guān)設(shè)備和軟件
        5.1.1 NueroScan與NueroScan通道設(shè)置
        5.1.2 BCI2000與BCI2000參數(shù)設(shè)置
        5.1.3 眼動(dòng)系統(tǒng)及參數(shù)設(shè)置
    5.2 家電控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與使用
        5.2.1 家電控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
        5.2.2 應(yīng)用程序操作流程
        5.2.3 眼動(dòng)控制設(shè)計(jì)
    5.3 主要的編程實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 BCI2000信號(hào)處理模塊
        5.3.2 應(yīng)用程序編程
    5.4 本章小結(jié)
第六章 實(shí)驗(yàn)
    6.1 注意力識(shí)別實(shí)驗(yàn)
        6.1.1 實(shí)驗(yàn)任務(wù)
        6.1.2 實(shí)驗(yàn)流程
        6.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    6.2 家電控制實(shí)驗(yàn)
        6.2.1 實(shí)驗(yàn)任務(wù)
        6.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        6.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.3 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

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本文編號(hào)：2845502