腦-機接口（Brain-Computer Interface,BCI）是一項不依靠自身的神經(jīng)和肌肉組織實現(xiàn)腦電信號對外部設備的控制和通信的技術(shù)�！禢ature》在2019年發(fā)表了一項突破性的研究成果,科學家成功解碼腦電波,將大腦活動合成語音表達出來,真正將“讀心術(shù)”變成現(xiàn)實。未來,腦-機接口技術(shù)在智能家居、軍事、教育及康復醫(yī)療等領域都將會有著廣泛的應用�；诮陙韺Υ竽X的研究和認識,腦電信號的研究成果也逐漸用于腦部疾病的診斷及神經(jīng)系統(tǒng)疾病的干預治療�；谶\動想象的BCI（Motor Imagery-based BCI system,MI-BCI）系統(tǒng)將被試者想象自身運動產(chǎn)生的腦電信號作為控制信號輸入到BCI系統(tǒng),經(jīng)過計算機一系列的算法處理實現(xiàn)對外部設備的控制和信息交互,通過外部硬件設備正確表達被試者的意圖。BCI系統(tǒng)的信號處理部分主要是將腦電信號處理成為計算機能夠識別并執(zhí)行的命令,如何能夠快速的提取并識別腦電信號中攜帶的信息是BCI系統(tǒng)研究的一個重要課題�；�2008年國際競賽數(shù)據(jù)IV中2a數(shù)據(jù),本文設計了基于四類腦電信號的信號處理系統(tǒng)。主要工作有:（1）預處理運用獨立成分分析濾除腦電... 

【文章來源】：山東師范大學山東省

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

BCI系統(tǒng)完整框圖

山東師范大學碩士學位論文4產(chǎn)生周期性的誘發(fā)電位稱為SSVEP[2]。在VEP為范式的BCI系統(tǒng)中，SSVEP的刺激方式研究的更多。1996-2000年，美國Wright-Patterson空軍基地和空軍實驗室合作研發(fā)了利用SSVEP作為控制信號來操縱飛行模擬器的BCI系統(tǒng)[16,17]。2002年，清華大學研究團隊采用SSVEP作為BCI系統(tǒng)的控制信號，成功的輸入電話號碼。BCI系統(tǒng)的計算機屏幕13個方塊構(gòu)成虛擬的電話撥號盤，被試者觀察撥號盤的閃爍產(chǎn)生SSVEP信號，不同的頻率對應不同的按鍵，通過調(diào)制解調(diào)器連接電話，實現(xiàn)輸入特定的數(shù)字號碼完成撥號過程[18]。2017年，中國科研團隊使用任務相關(guān)成分分析（TRCA）算法提升了基于SSVEP的BCI系統(tǒng)的通訊速率，這也是目前已有報道的最快的頭皮BCI系統(tǒng)[19]。（2）P300電位P300電位反映了大腦的認知過程或心理變化過程中產(chǎn)生的腦電信號，它表示的是人在接收到新異刺激約300ms后，大腦皮層會產(chǎn)生一個正向的波峰，P300的波幅與相關(guān)靶刺激出現(xiàn)的概率成反比，如圖1-2所示[20]。P300電位在實驗中不需要訓練，但腦電信號屬于弱電信號，其中夾雜著多種噪聲干擾，信噪比（SNR）較低，所以P300通常需要多次反復實驗疊加平均進行電位提取，從而提高目標識別的精確度[21]。圖1-2Pz電極的P300波形基于P300電位的相關(guān)研究在較早時期就取得了較好的成果。在1988年，美國伊利諾伊大學研究組成功的采用P300電位設計出一款虛擬打字機。計算機屏幕上顯示一個6×6的字符矩陣，隨機閃爍某整行或整列，閃爍間隔為125ms，計算P300幅值最大的行和列的

山東師范大學碩士學位論文5交點即為目標字符[22]。除了視覺刺激誘發(fā)P300電位，對于一些患有特殊疾病的患者，可以通過其他感官（聽覺刺激、觸覺刺激）來誘發(fā)P300電位，進而構(gòu)建完整的BCI系統(tǒng)。2010年，Rebsamen等人利用P300電位實現(xiàn)了智能輪椅在已知環(huán)境下的自主導航[23]。而我國在2012年以成功將MI信號與P300結(jié)合，實現(xiàn)了Internet瀏覽器、二維平面光標的移動以及智能輪椅控制功能的混合模式的BCI系統(tǒng)[24，25]。（3）慢皮層電位慢皮層電位是自發(fā)式的BCI腦電信號，反映的是產(chǎn)生于皮層I、II層的興奮情況最緩慢的電位變化的情況，持續(xù)時間從幾百毫秒到幾秒不等[26]。如圖1-3所示，SCP可以自發(fā)產(chǎn)生正負壓變化反映了大腦皮層興奮性的閾值那個調(diào)節(jié)狀態(tài)，當大腦皮層處于興奮，SCP為負值，且隨著大腦皮層興奮強度增加SCP發(fā)生負向偏移，大腦皮層興奮度減弱SCP向正向偏移[27]。圖1-3SCP波形圖過去的幾十年中，對SCP的神經(jīng)生理學基礎和自我控制系統(tǒng)已經(jīng)有了充分的研究，并且形成了完整的SCP生理心理學模型。其中最為著名的是德國的N.Birbaumer在1999年采用SCP設計出一款思維翻譯器（Thoughttranslationdevice,TTD）的轉(zhuǎn)換設備,為ALS患者提供了與外界進行文字交流的途徑。這是一次通過SCP波幫助殘疾患者實現(xiàn)與外部溝通的一次成功實驗[28]。但是，基于SCP的BCI系統(tǒng)的研究往往需要長時間的訓練，且SCP波形狀態(tài)單一，信號易受干擾，信息傳輸速率較差，所以，目前對于SCP相關(guān)的研究較少。（4）事件相關(guān)去同步（ERD）和事件相關(guān)同步（ERS）人體運動或運動想象通常與大腦皮層的感知節(jié)律有關(guān)，當人進行運動或者將要進行運動時通常伴隨這mu節(jié)律（8-12Hz）和beta節(jié)律(18-35Hz)的變化。當人在進行某一想象任

【參考文獻】：
期刊論文
[1]深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機視覺中的應用研究綜述[J]. 盧宏濤,張秦川.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2016(01)
[2]從DARPA資助BCI技術(shù)研發(fā)看未來軍事變革[J]. 林涵,石海明,曾華鋒.  國防科技. 2011(05)
[3]一種高效的面向輕量級入侵檢測系統(tǒng)的特征選擇算法[J]. 陳友,沈華偉,李洋,程學旗.  計算機學報. 2007(08)
[4]腦-機接口技術(shù)綜述[J]. 楊立才,李佰敏,李光林,賈磊.  電子學報. 2005(07)
[5]基于遺傳算法的SVM參數(shù)選取[J]. 楊旭,紀玉波,田雪.  遼寧石油化工大學學報. 2004(01)

博士論文
[1]混合腦機接口實現(xiàn)及其應用研究[D]. 王洪濤.華南理工大學 2015
[2]猴子伸—抓動作在大腦運動皮層中的表征及解碼[D]. 郝耀耀.浙江大學 2013
[3]自發(fā)腦電腦機接口模式識別關(guān)鍵技術(shù)與實驗研究[D]. 吳婷.上海交通大學 2008
[4]基于運動想象的腦—機接口分類算法的研究[D]. 魏慶國.清華大學 2006
[5]基于腦電信號的腦—計算機接口的研究[D]. 程明.清華大學 2004

碩士論文
[1]基于極限學習機的腦卒中TCD數(shù)據(jù)分類研究[D]. 耿銀鳳.太原理工大學 2019
[2]基于深度網(wǎng)絡的腦電信號分類方法研究[D]. 徐朝陽.中國海洋大學 2015



本文編號：3236940