發(fā)布時(shí)間：2017-09-21 21:11

  本文關(guān)鍵詞：腦—機(jī)接口技術(shù)在機(jī)器人控制上的應(yīng)用

  更多相關(guān)文章： 腦-機(jī)接口 情緒 支持向量機(jī) 意念耳機(jī) 機(jī)器人控制

【摘要】：腦-機(jī)接口是一種全新的人機(jī)交互系統(tǒng),在近10年內(nèi)快速發(fā)展并得到越來(lái)越多的應(yīng)用�？祻�(fù)醫(yī)療領(lǐng)域是腦-機(jī)接口的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。腦-機(jī)接口技術(shù)為行動(dòng)不便的人提供了“第三只手”,他們可以通過(guò)BCI系統(tǒng)控制輪椅運(yùn)動(dòng)、控制機(jī)器人完成任務(wù)等,將提高生活自理能力,并大幅改善生活質(zhì)量。本文針對(duì)前額區(qū)域的腦電信號(hào)進(jìn)行研究,首先對(duì)DEAP腦電數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析,證明了利用前額區(qū)域(Fpl和Fp2)腦電信號(hào)進(jìn)行情緒分類的可能性。隨后,基于意念耳機(jī)(MindWave Mobile)腦電設(shè)備搭建了面向情緒識(shí)別的腦電實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)中,采用效價(jià)-喚醒度二維情緒模型進(jìn)行情緒評(píng)價(jià),以視頻材料誘導(dǎo)的方式激發(fā)受試者特定情緒,并利用受試者自我評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)。本文在利用腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒分類時(shí),首先提取腦電信號(hào)的頻域和時(shí)域特征,隨后采用支持向量機(jī)分類算法實(shí)現(xiàn)分類。分類群體分為個(gè)體和群體兩種,情緒類別上選擇愉悅-悲傷情緒和高亢-低沉情緒兩組情緒對(duì)。此外,本文還探究了不同特征單元時(shí)間長(zhǎng)度和情緒分類精度之間的關(guān)系。分析結(jié)果顯示,在特征單元時(shí)長(zhǎng)為2s左右時(shí),群體情緒分類精度可達(dá)78%,個(gè)體情緒分類精度可達(dá)91%。本文搭建了便攜式人腦在線控制機(jī)器人系統(tǒng),在該平臺(tái)上,用戶通過(guò)控制自身注意力情況實(shí)現(xiàn)對(duì)四自由度機(jī)械臂的實(shí)時(shí)控制。該系統(tǒng)以意念耳機(jī)作為腦電信號(hào)采集設(shè)備,通過(guò)藍(lán)牙與PC相連。上位機(jī)軟件使用MFC編寫(xiě),與下位機(jī)使用串口通信。下位機(jī)核心控制器為STM32F103,用其產(chǎn)生四路PWM波,并捕獲四路碼盤(pán)信號(hào),實(shí)現(xiàn)對(duì)四自由度機(jī)械臂的精確控制。電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路圍繞LMD 18200搭建,用PWM方式控制電機(jī)轉(zhuǎn)速。該系統(tǒng)具有靈活、方便、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、趣味性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：腦-機(jī)接口 情緒 支持向量機(jī) 意念耳機(jī) 機(jī)器人控制
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R318;TP242
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 腦-機(jī)接口技術(shù)研究背景與意義10-11
• 1.2 腦-機(jī)接口的系統(tǒng)組成及分類11-12
• 1.3 腦-機(jī)接口技術(shù)的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本論文內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 腦電與情緒16-24
• 2.1 腦電信號(hào)16-17
• 2.1.1 人腦的結(jié)構(gòu)與功能16
• 2.1.2 腦電產(chǎn)生機(jī)理16-17
• 2.1.3 腦電信號(hào)的特點(diǎn)17
• 2.2 情緒17-19
• 2.2.1 情緒產(chǎn)生機(jī)理17-18
• 2.2.2 情緒的劃分18-19
• 2.3 基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別研究現(xiàn)狀19
• 2.4 腦電信號(hào)與情緒關(guān)系的初步探究19-24
• 2.4.1 DEAP介紹20
• 2.4.2 數(shù)據(jù)分析20-22
• 2.4.3 結(jié)論22-24
• 第三章 面向情緒分類的腦電實(shí)驗(yàn)24-38
• 3.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)搭建24-29
• 3.1.1 MindWave Mobile24-26
• 3.1.2 藍(lán)牙模塊26
• 3.1.3 其他設(shè)備26
• 3.1.4 數(shù)據(jù)采集軟件26-29
• 3.2 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備29-31
• 3.2.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地選取29
• 3.2.2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)29
• 3.2.3 情感狀態(tài)自我評(píng)估表設(shè)計(jì)29-30
• 3.2.4 情緒誘導(dǎo)素材準(zhǔn)備30-31
• 3.2.5 受試者招募31
• 3.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程31-32
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)流程31-32
• 3.3.2 數(shù)據(jù)記錄32
• 3.4 實(shí)驗(yàn)效果分析和評(píng)價(jià)32-37
• 3.4.1 情緒誘導(dǎo)素材分析33-35
• 3.4.2 受試者分析35-37
• 3.5 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于腦電信號(hào)的情緒識(shí)別38-50
• 4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理38-40
• 4.1.1 EEGLAB38-39
• 4.1.2 濾除干擾信號(hào)39
• 4.1.3 頻段分解39-40
• 4.2 特征選擇和提取40-41
• 4.2.1 頻域特征40
• 4.2.2 時(shí)域特征40-41
• 4.3 支持向量機(jī)41-43
• 4.3.1 支持向量機(jī)原理41-42
• 4.3.2 LIBSVM42-43
• 4.4 情緒識(shí)別和分類43-47
• 4.4.1 核函數(shù)選擇43-44
• 4.4.2 群體情緒分類44-45
• 4.4.3 個(gè)體情緒分類45-47
• 4.5 本章小結(jié)47-50
• 第五章 人腦在線控制機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)50-66
• 5.1 人腦在線控制機(jī)器人系統(tǒng)搭建50
• 5.2 硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)50-57
• 5.2.1 整體設(shè)計(jì)50-51
• 5.2.2 直流電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊51-53
• 5.2.3 編碼器模塊53-54
• 5.2.4 微控制器54-55
• 5.2.5 電源模塊55-56
• 5.2.6 PCB設(shè)計(jì)56-57
• 5.3 嵌入式軟件設(shè)計(jì)57-61
• 5.3.1 主函數(shù)57-58
• 5.3.2 數(shù)據(jù)接收函數(shù)58
• 5.3.3 電機(jī)控制函數(shù)58-61
• 5.4 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)61-64
• 5.4.1 需求分析61
• 5.4.2 整體設(shè)計(jì)61-62
• 5.4.3 通訊模塊設(shè)計(jì)62-63
• 5.4.4 顯示模塊設(shè)計(jì)63
• 5.4.5 電機(jī)控制模塊設(shè)計(jì)63
• 5.4.6 模式切換模塊設(shè)計(jì)63-64
• 5.5 系統(tǒng)集成與使用64
• 5.6 本章小結(jié)64-66
• 第六章 總結(jié)與展望66-68
• 6.1 本文的工作總結(jié)66
• 6.2 未來(lái)工作的展望66-68
• 致謝68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 附錄74-78
• 作者簡(jiǎn)介78

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本文編號(hào)：896888