本文關(guān)鍵詞：基于視覺誘發(fā)腦電的腦機接口研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口技術(shù)可以建立一條“大腦-計算機-設(shè)備”新通道,而不依賴傳統(tǒng)的外周神經(jīng)和肌肉組織,因此可為四肢嚴重殘疾的患者提供一種新的對外控制或交流的方式。腦機接口技術(shù)涉及神經(jīng)科學、認知科學、控制科學等多個學科。隨著計算機技術(shù)及腦科學的發(fā)展,腦機接口技術(shù)已經(jīng)成為國內(nèi)外研究的熱門領(lǐng)域之一。本文主要研究基于視覺誘發(fā)腦電信號的腦機接口系統(tǒng),穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位和p300是兩種常用于腦機接口研究的視覺誘發(fā)電位。本文對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦機接口和p300腦機接口中的關(guān)鍵技術(shù)進行了研究,主要從視覺刺激界面設(shè)計、腦電信號采集、腦電信號處理以及在線控制系統(tǒng)實現(xiàn)等幾個方面開展工作。對于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的分析,根據(jù)其頻率特性明顯的特點,采用小波分解重構(gòu)、快速傅里葉變換、典型相關(guān)性分析的方法分別對其進行預處理、特征提取和模式分類。離線實驗中采集了8名受試者在四類任務下的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦電數(shù)據(jù),通過小波去噪聲結(jié)合典型相關(guān)性分析的方法對四類任務下穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位進行模式分類,取得了85%以上的平均正確率。在穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦電數(shù)據(jù)離線分析的基礎(chǔ)上,本文實現(xiàn)了基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的在線腦機接口系統(tǒng),受試者可以通過選擇注視視覺刺激界面中的不同閃爍塊控制NAO機器人向不同方向運動。8名受試者通過該腦機接口系統(tǒng)來控制NAO機器人的運動,每3秒向下位機發(fā)送一次控制指令,并最終取得了87.5%的平均正確率。本文針對p300時域特征明顯同時具有一定頻率性分布規(guī)律的特性,采用了帶通濾波結(jié)合獨立成分分析、疊加平均結(jié)合小波包分解、支持向量機模式分類的方法對p300腦電信號分別進行預處理、特征提取和模式分類。實驗采集了六名受試者p300腦電信號,六類任務模式條件下分類的平均正確率達到80%以上。本研究首先對穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位和p300的離線數(shù)據(jù)進行了分析,針對不同電位的不同特性選擇了相應的信號處理算法,在離線條件下取得了較高的正確率。另外,本文實現(xiàn)了使用方便且具備較高正確率和通信速率的在線腦機接口系統(tǒng),對腦機接口技術(shù)的實際應用具有推進作用。
【關(guān)鍵詞】：腦機接口 腦電信號 視覺誘發(fā) 信號處理 機器人控制
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7;R318
【目錄】：

• 摘要5-6
• abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究中存在的問題12-13
• 1.4 章節(jié)安排13-14
• 第二章 腦機接口基本原理14-23
• 2.1 腦機接口系統(tǒng)14-16
• 2.1.1 腦機接口系統(tǒng)組成14-15
• 2.1.2 腦機接口系統(tǒng)評價指標15-16
• 2.2 腦電信號簡介16-17
• 2.3 腦電信號采集17-20
• 2.3.1 腦電采集儀Emotiv EPOC17-19
• 2.3.2 腦電采集注意事項19-20
• 2.4 腦電信號處理20-22
• 2.4.1 腦電信號預處理20-21
• 2.4.2 腦電信號特征提取21
• 2.4.3 腦電信號模式分類21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 基于SSVEP的腦機接口離線研究23-31
• 3.1 SSVEP視覺刺激界面設(shè)計23-24
• 3.2 SSVEP腦電信號預處理24-26
• 3.3 SSVEP腦電信號特征提取26-27
• 3.4 SSVEP腦電信號模式分類27-30
• 3.5 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于SSVEP的在線腦機接口系統(tǒng)實現(xiàn)31-38
• 4.1 SSVEP在線系統(tǒng)總體介紹31
• 4.2 SSVEP在線系統(tǒng)實現(xiàn)方法31-35
• 4.2.1 SSVEP視覺刺激界面設(shè)計31-33
• 4.2.2 SSVEP在線處理方法33
• 4.2.3 NAO機器人控制33-35
• 4.3 SSVEP在線系統(tǒng)實驗35-36
• 4.4 在線系統(tǒng)實驗結(jié)果分析36-37
• 4.5 本章小結(jié)37-38
• 第五章 基于p300電位的腦機接口離線研究38-51
• 5.1 p300視覺刺激界面設(shè)計38-40
• 5.2 p300腦電預處理40-44
• 5.3 p300腦電信號特征提取44-47
• 5.3.1 疊加平均44-45
• 5.3.2 小波包分解45-47
• 5.4 p300腦電信號模式分類47-50
• 5.5 本章小結(jié)50-51
• 第六章 總結(jié)與展望51-53
• 6.1 總結(jié)51
• 6.2 未來展望51-53
• 參考文獻53-57
• 發(fā)表論文和科研情況說明57-58
• 致謝58-59

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