本文關鍵詞：基于運動準備電位的異步腦機接口系統(tǒng)設計及實現(xiàn)

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【摘要】：異步腦-機接口(Brain-Computer Interface, BCI)技術為用戶提供了一條不經(jīng)過周圍神經(jīng)系統(tǒng)的替代運動輸出通路,可以完全自主的按自己的意愿通過思維來完成對外界的控制,在醫(yī)療康復、運動輔助等領域具有廣闊的應用前景。基于腦電信號的異步BCI系統(tǒng)的研究在國內(nèi)外已經(jīng)有一定的探索,由于受到實時性低、可識別任務量少等因素的影響,使其無法走出實驗室。本文旨在通過分析運動準備電位,提取其特征,預測運動意圖,提前發(fā)出控制指令,提高系統(tǒng)的實時性,設計基于運動準備電位的異步BCI系統(tǒng),提供了異步BCI系統(tǒng)實現(xiàn)形式的新思路。設計的異步BCI系統(tǒng),以經(jīng)BCI系統(tǒng)采集并處理的腦電信號控制為主,以路威機器人的自主運動為輔的方式來控制其到達目的地,主要完成的工作如下：(1)設計基于運動準備電位的異步BCI系統(tǒng)的實驗范式。為了避免任何刺激對腦電信號的影響,設計完全自主運動的實驗范式,設置合適的單次實驗時間長度,一方面避免長時間實驗對被試造成的情緒上的問題,造成信號下降；另一方面避免數(shù)據(jù)量過大而增加數(shù)據(jù)處理的困難。(2)針對異步BCI系統(tǒng)的實時性問題提出了本文的方法,即通過離線分析運動準備過程中腦電信號的特征,采用繪制腦地形圖的方法,定位激活腦區(qū)并選取關鍵通道,分析信號時-頻域的特征,確定敏感頻率點和頻率段,通過小波包分解提取特征,采用支持向量機進行分類識別,預測是否有運動意圖的平均正確率為77.22%,預測運動的起始時刻在運動開始前的750±30ms,采用CSP算法提取相關特征,采用支持向量機進行分類識別,尋找最優(yōu)的預測時間窗口長度,預測運動意圖的平均正確率83.15%～92.71%。(3)設計控制路威機器人的在線測試實驗,將腦電信號解碼為控制指令,通過局域網(wǎng)絡控制機器人的左右運動方向,最終實現(xiàn)通過腦電信號控制路威機器人避開路徑上的障礙物,實現(xiàn)了對路威機器人的實時控制。在線測試中,預測時間平均為874ms,預測意圖的平均正確率為79.18%。
【關鍵詞】：異步腦-機接口 運動準備電位 小波包分解 CSP 支持向量機
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 腦-機接口的背景意義11-12
• 1.2 腦-機接口的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 存在的問題及研究趨勢14-15
• 1.4 本文主要工作15-16
• 2 基于EEG的異步BCI系統(tǒng)16-24
• 2.1 典型的異步BCI系統(tǒng)及其發(fā)展現(xiàn)狀16-21
• 2.1.1 基于P300的異步BCI系統(tǒng)16-17
• 2.1.2 基于SSVEP的異步BCI系統(tǒng)17-18
• 2.1.3 基于運動想象的異步BCI系統(tǒng)18-19
• 2.1.4 基于多模態(tài)的異步BCI系統(tǒng)19-21
• 2.2 基于運動準備電位的異步BCI系統(tǒng)21-23
• 2.3 本章小結23-24
• 3 基于運動準備電位的異步BCI系統(tǒng)的關鍵技術24-49
• 3.1 實驗范式設計24-26
• 3.2 預處理26-27
• 3.3 特征分析及提取27-37
• 3.3.1 確定有效時間段28-30
• 3.3.2 定位激活腦區(qū)及關鍵通道選擇30-32
• 3.3.3 確定敏感頻率點及頻率段32-37
• 3.4 分類識別37-46
• 3.4.1 預測運動起始點38-42
• 3.4.2 預測運動意圖42-46
• 3.5 外部裝置46-48
• 3.6 本章小結48-49
• 4 基于運動準備電位的異步BCI系統(tǒng)的實現(xiàn)49-58
• 4.1 系統(tǒng)構建49-50
• 4.2 實時數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)50-51
• 4.2.1 實驗被試者50
• 4.2.2 數(shù)據(jù)采集50-51
• 4.3 實時信號處理系統(tǒng)51-53
• 4.4 在線控制測試53-57
• 4.5 本章小結57-58
• 5 總結與展望58-60
• 5.1 總結58-59
• 5.2 展望59-60
• 參考文獻60-64
• 致謝64-65
• 個人簡歷、在學期間發(fā)表的學術論文及參與的項目65

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本文編號：546492