本文選題：BCI + 腦電信號�。� 參考：《河北大學》2017年碩士論文

【摘要】：由于我國養(yǎng)老體系不夠完善,老年人高齡化、空巢化及慢性病化趨勢加劇,半身不遂、腦血栓等癥狀普遍存在,使得老年人的長期照護問題變得日益嚴峻,特別是失能老人的長期照護問題更是亟待解決。如果能將外部設(shè)備的控制與失能老人的腦電信號結(jié)合起來,失能老人就可以根據(jù)自己的需求,按照自己的意愿方便得操控設(shè)備。這樣不僅能夠改善失能老人的長期照護問題,重拾他們對生活的信心和減輕子女的負擔,也為腦電的研究和發(fā)展在實際生活中的應(yīng)用、推廣進行了有意義的探索和嘗試。本文設(shè)計了一個基于BCI的老年照護系統(tǒng)。只要是意識清晰的失能老人都可以通過頭戴TGAM腦電采集儀進行簡單的眨眼動作(短時間閉眼、連續(xù)兩次有意眨眼)實現(xiàn)家用設(shè)備的控制及向子女求助報警,子女們還能通過系統(tǒng)的用戶顯示界面實時了解到老人的精神狀態(tài)。針對以上內(nèi)容,本研究做了如下工作:(1)通過研究腦電信號的采集與處理方案,明確了基于BCI的老年照護系統(tǒng)的開發(fā)流程和設(shè)計方法。(2)完成了系統(tǒng)的硬件設(shè)計,主要包括設(shè)備控制模塊、藍牙模塊兩部分的硬件電路設(shè)計和單片機程序編寫,其中包括完整的腦電信號控制設(shè)備的方法與流程。(3)利用C#語言在Visual Studio 2010開發(fā)環(huán)境下進行了Windows應(yīng)用程序的編寫,設(shè)計了相應(yīng)的用戶顯示界面,用于獲取TGAM腦電模塊輸出的腦電數(shù)據(jù),進行基于原始腦電信號與眨眼強度的有意眨眼、短時間閉眼識別及基于eSense指數(shù)的精神狀態(tài)識別,進而向單片機發(fā)送控制指令實現(xiàn)設(shè)備的控制。(4)設(shè)計實驗驗證了硬件部分及系統(tǒng)整體的可操控性與穩(wěn)定性,其中重點對基于兩種不同腦電數(shù)據(jù)的有意眨眼識別效果進行了測試,測試結(jié)果表明每種識別方法下的八位測試者的整體平均識別率均達到了92%,滿足系統(tǒng)要求。
[Abstract]:Because the pension system in China is not perfect, the elderly are aging, the tendency of empty-nesting and chronic diseases is increasing, the symptoms of hemiplegia and cerebral thrombosis are widespread, the long-term care problem of the elderly is becoming increasingly serious. In particular, the long-term care of the disabled elderly is urgent to be solved. If the external equipment control can be combined with the EEG signal of the disabled elderly, the disabled can easily control the equipment according to their own needs and their own wishes. This will not only improve the long-term care of the disabled, regain their confidence in life and lighten the burden of their children, but also provide a meaningful exploration and attempt for the research and development of EEG in practical life. In this paper, a BCI-based elderly care system is designed. As long as the elderly with a clear sense of disability can carry out simple blink movements (short eye closure, two consecutive intentional blinks) by wearing a TGAM EEG collector, they can control household equipment and call their children to call the police. Children can also understand the mental state of the elderly in real time through the system's user display interface. In view of the above, this study has done the following work: 1) by studying the collection and processing scheme of EEG signal, the development process and design method of the aged care system based on BCI have been clarified, and the hardware design of the system has been completed. Mainly includes the device control module, Bluetooth module hardware circuit design and MCU programming, It includes the method and flow of the complete EEG control equipment. It uses C # language to write the Windows application program in the Visual Studio 2010 development environment, and designs the corresponding user display interface. It is used to obtain the EEG data from the TGAM EEG module, and to recognize the mental state based on the original EEG signal and the blink intensity, the short-time closed eye recognition and the eSense exponent based mental state recognition. Then the control instruction is sent to the single chip microcomputer to realize the control of the equipment. The experiment verifies the controllability and stability of the hardware part and the system as a whole, in which the effect of intentional blink recognition based on two different EEG data is tested. The test results show that the overall average recognition rate of the eight-bit testers under each recognition method is 92 and meets the requirements of the system.
【學位授予單位】：河北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TN911.7;D669.6;TP311.52

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