本文關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口中的一種事件相關(guān)電位分離模型

  更多相關(guān)文章： 腦機(jī)接口 事件相關(guān)電位 信號模型 認(rèn)知 P

【摘要】：事件相關(guān)電位(ERPs)分析揭示了腦機(jī)接口的認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制,并為腦機(jī)接口技術(shù)的突破提供新的思路.然而與傳統(tǒng)ERP研究不同的是,腦機(jī)接口中刺激呈現(xiàn)的時間間隔要遠(yuǎn)小于前者,并在平均信號中可以觀察到較強(qiáng)的周期性干擾,致使其中包含的ERP成分的幅度和潛伏期等重要參數(shù)較難準(zhǔn)確得到,為進(jìn)一步的ERP分析造成障礙.目前關(guān)于這一干擾的形成原因和消除方法尚缺乏相關(guān)研究.本文首先建立了ERP信號的分離模型.模型認(rèn)為ERP成分的混疊效應(yīng)解釋了平均信號中的周期性干擾.而后提出Toeplitz方法和差異波方法對模型進(jìn)行求解,以消除干擾并恢復(fù)ERP成分.使用實測實驗數(shù)據(jù)和公開數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)對所提出模型與求解方法進(jìn)行分析,結(jié)果表明,Toeplitz方法可以從非靶刺激平均信號中恢復(fù)出ERP成分,而差異波方法則可以有效地抑制混疊效應(yīng),并分離出基線平穩(wěn)且各成分突出的ERP信號,從而驗證了所提出模型與方法的合理性.本文的研究為腦機(jī)接口的ERP分析中周期性干擾的解釋與消除提供了依據(jù),并進(jìn)一步為腦機(jī)接口的認(rèn)知研究提供保障.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)部生物醫(yī)學(xué)工程系;
【關(guān)鍵詞】： 腦機(jī)接口 事件相關(guān)電位 信號模型 認(rèn)知 P
【基金】：國家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號:81241059,61172108,61139001) 國家科技支撐計劃(批準(zhǔn)號:2012BAJ18B06)資助項目
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言腦機(jī)接口(brain computer interfaces,BCIs)依賴大腦活動產(chǎn)生的神經(jīng)電信號實現(xiàn)人對外部設(shè)備的控制[1,2].基于事件相關(guān)電位(event related potentials,ERPs)的腦機(jī)接口(稱為ERP BCI)[3,4],與基于運(yùn)動想象的腦機(jī)接口(稱為運(yùn)動想象BCI或mu BCI)[5,6]及基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(

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本文編號：595647