本文關(guān)鍵詞：多模態(tài)腦機接口系統(tǒng)開發(fā)及應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口可以在人腦和外部設(shè)備之間建立直接的信息交互通道,而無需依賴外周神經(jīng)和肌肉組織。腦機接口技術(shù)有著巨大的臨床應(yīng)用前景,是當(dāng)前腦科學(xué)和信息科學(xué)領(lǐng)域最為熱門的研究方向之一。目前大部分腦機接口的研究都是基于單一種類(單模態(tài))腦電信號的,這種腦機接口系統(tǒng)控制命令個數(shù)有限,通常難以滿足實際控制需求,而多模態(tài)腦機接口系統(tǒng)通常比僅使用一種腦電信號的腦機接口具有更高的性能。該文結(jié)合穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位、μ節(jié)律以及運動想象三種腦電信號各自的特點,設(shè)計了多模態(tài)在線腦機接口系統(tǒng)。文章將三種模態(tài)的腦電信號進行結(jié)合,分別用視覺誘發(fā)電位和運動想象電位控制機器人完成行走任務(wù)和抓取任務(wù),用μ節(jié)律控制兩種任務(wù)之間的切換。文章中多模態(tài)在線腦機接口系統(tǒng)的開發(fā)分為離線實驗和在線實驗兩個部分。離線實驗階段實現(xiàn)了電極位置的優(yōu)選、視覺刺激器的設(shè)計,并對腦電信號處理算法進行了深入的研究,最終選取典型相關(guān)分析和短時傅里葉變換作為在線信號處理算法用于在線控制實驗。在線實驗階段,該文分別用SIGVerse仿真環(huán)境和NAO機器人作為應(yīng)用平臺,對三名被試者利用腦電信號控制機器人的效果進行了檢驗。在線實驗結(jié)果表明,所有被試者都能夠使用該系統(tǒng)控制機器人完成行走、抓取和切換任務(wù)。仿真機器人行走任務(wù)、抓取任務(wù)和切換任務(wù)控制的平均準確率分別為91.8%、100%和86.7%,NAO機器人控制對應(yīng)的平均準確率分別為89%、93.3%和86.7%。綜上所述,采用穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位、μ節(jié)律和運動想象三種模態(tài)腦電信號結(jié)合的方式實現(xiàn)腦機接口的方法是切實可行的,該多模態(tài)腦機接口系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對機器人的在線控制,并且達到了較好的控制性能。
【關(guān)鍵詞】：腦機接口 視覺誘發(fā) μ節(jié)律 運動想象 SIGVerse仿真平臺 NAO機器人
【學(xué)位授予單位】：南開大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 引言9-23
• 第一節(jié) 研究背景及意義9-10
• 第二節(jié) 腦機接口技術(shù)的研究基礎(chǔ)10-12
• 1.2.1 腦電信號的產(chǎn)生及特點10
• 1.2.2 腦電信號的主要成分10-11
• 1.2.3 腦電信號的分類11-12
• 第三節(jié) 腦機接口的定義12-14
• 1.3.1 信號采集模塊13
• 1.3.2 信號處理模塊13-14
• 1.3.3 信號輸出模塊14
• 第四節(jié) 腦機接口的研究現(xiàn)狀14-22
• 1.4.1 基于μ和β節(jié)律的腦機接口15-16
• 1.4.2 基于事件相關(guān)電位P300的腦機接口16-17
• 1.4.3 基于慢皮層電位的腦機接口17-18
• 1.4.4 基于視覺誘發(fā)電位的腦機接口18-20
• 1.4.5 多模態(tài)腦機接口20-22
• 第五節(jié) 本文的章節(jié)安排22-23
• 第二章 多模態(tài)BCI系統(tǒng)框架23-32
• 第一節(jié) 結(jié)構(gòu)設(shè)計23-25
• 第二節(jié) 實驗基本信息25-32
• 2.2.1 腦電信號采集設(shè)備25-26
• 2.2.2 電極位置選取26-28
• 2.2.3 視覺刺激器設(shè)計28-30
• 2.2.4 被試者基本信息30-31
• 2.2.5 實驗環(huán)境31-32
• 第三章 離線BCI系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)32-48
• 第一節(jié) 離線數(shù)據(jù)采集32
• 第二節(jié)SSVEP特征提取32-40
• 3.2.1 疊加平均法32-34
• 3.2.2 功率譜分析34-36
• 3.2.3 典型相關(guān)分析36-39
• 3.2.4 功率譜分析和典型相關(guān)分析的比較39-40
• 第三節(jié) μ節(jié)律和運動想象特征提取40-48
• 3.3.1 短時傅里葉變換40-42
• 3.3.2 基于STFT的μ節(jié)律、運動想象特征提取42-48
• 第四章 在線BCI仿真機器人控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)48-62
• 第一節(jié) 虛擬仿真平臺SIGVerse49-52
• 4.1.1 SIGVerse的提出49
• 4.1.2 SIGVerse仿真原理簡介49-50
• 4.1.3 SIGVerse系統(tǒng)架構(gòu)50-51
• 4.1.4 本研究中的SIGVerse環(huán)境51-52
• 第二節(jié) 數(shù)據(jù)通信52-55
• 4.2.1 TCP/IP通信協(xié)議53
• 4.2.2 基于TCP/IP的Socket通信53-55
• 第三節(jié) 基于CCA的SSVEP在線分類55-56
• 第四節(jié) 仿真機器人運動算法設(shè)計56
• 第五節(jié) 仿真平臺下的實驗驗證56-62
• 4.5.1 實驗準備56-57
• 4.5.2 實驗任務(wù)57-59
• 4.5.3 實驗結(jié)果分析59-62
• 第五章 在線BCI實體機器人控制系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)62-69
• 第一節(jié) 實驗平臺和實驗流程62-66
• 5.1.1 NAO機器人62-64
• 5.1.2 實驗任務(wù)64-65
• 5.1.3 基于計算機視覺定位的抓取任務(wù)65-66
• 第二節(jié) 實驗結(jié)果分析66-69
• 第六章 總結(jié)與展望69-72
• 第一節(jié) 全文總結(jié)69-70
• 第二節(jié) 工作展望70-72
• 參考文獻72-76
• 致謝76-77
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果77

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本文編號：260501