本文關(guān)鍵詞：基于視覺誘發(fā)電位的3D圖像控制研究

  更多相關(guān)文章： 腦機(jī)接口 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位 頻率編碼 相位編碼 3D圖像控制

【摘要】：本研究中的腦機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)或(brain-machine interface,BMI),是指在人腦與外部設(shè)備間建立的直接連接通路。在該定義中,“腦”一詞意指從大腦中誘發(fā)出的腦電信號(hào),而“機(jī)”是指能接收和處理腦電信號(hào)的計(jì)算機(jī)或機(jī)械設(shè)備。BCI是一種新型的,不同于傳統(tǒng)的人與外界物理環(huán)境之間的通訊或控制方式,可以為不能像正常人一樣,通過外周神經(jīng)和肌肉通道與外界建立聯(lián)系的人,提供一個(gè)可能的,有時(shí)甚至是唯一的通信或控制方式。幫助思維正常但有嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)功能障礙的,不能通過說話或肢體動(dòng)作來表達(dá)想法或控制外部設(shè)備的患者與外界環(huán)境進(jìn)行交流和控制,過上更為獨(dú)立自主的生活。這是BCI研究最初,也是最重要的動(dòng)機(jī)。腦機(jī)接口的研究和應(yīng)用中最關(guān)鍵的研究是腦機(jī)接口的輸入信號(hào),即腦電信號(hào)的誘發(fā)和識(shí)別。上世紀(jì)九十年代中期以來,腦機(jī)接口經(jīng)歷了迅速的發(fā)展,開始了各種腦電信號(hào)的誘發(fā)和識(shí)別研究。穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(steady-state visual-evoked potential,SSVEP)是視覺誘發(fā)腦電位的一種,具有較高的信息傳輸率、訓(xùn)練時(shí)間較短及無損傷等優(yōu)點(diǎn),本研究中使用SSVEP作為BCI的輸入信號(hào),即進(jìn)行SSVEP-BCI研究。當(dāng)前,SSVEP-BCI研究的關(guān)鍵是實(shí)用化,要解決實(shí)用化中的兩個(gè)關(guān)鍵問題是誘發(fā)腦電位穩(wěn)定性和性能。如果錯(cuò)誤少(低誤碼率)則一個(gè)BCI系統(tǒng)是穩(wěn)定的,如果它提供快速命令(高信息傳輸速率)則其性能良好。本論文在現(xiàn)有的SSVEP-BCI的基礎(chǔ)上,從視覺刺激,信號(hào)處理,認(rèn)知和在線機(jī)器學(xué)習(xí)等各個(gè)方面進(jìn)行了研究,在誘發(fā)腦電位的穩(wěn)定性和性能方面取得了成果,使SSVEP-BCI便于實(shí)用化,其成果主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:一,SSVEP的誘發(fā)方式研究是SSVEP-BCI應(yīng)用的基礎(chǔ)。本研究基于視覺系統(tǒng)的基本特性,提出了優(yōu)化的視覺刺激方法,并設(shè)計(jì)了用于SSVEP-BCI系統(tǒng)的通用便攜式視覺刺激器。二,SSVEP的信號(hào)處理方法包括SSVEP的信號(hào)提取方法和信號(hào)識(shí)別方法,是SSVEP-BCI應(yīng)用的關(guān)鍵。本研究探索了在強(qiáng)噪聲背景下,快速準(zhǔn)確地提取出微弱的SSVEP信號(hào)。通過對(duì)SSVEP的信號(hào)識(shí)別方法的研究,成功地對(duì)SSVEP進(jìn)行模式識(shí)別和分類,提出高了誘發(fā)腦電位的穩(wěn)定性和性能。三,SSVEP的誘發(fā)因人而異,本研究提出了通過UK心理測(cè)驗(yàn),按人的性格行為特征進(jìn)行在線BCI系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,有比較好的效果。四,利用以上的研究成果,設(shè)計(jì)了基于SSVEP-BCI的3D圖像控制系統(tǒng),通過視覺誘發(fā)電位實(shí)現(xiàn)了對(duì)計(jì)算機(jī)生成的3D圖像的移動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)的位置控制。
【關(guān)鍵詞】：腦機(jī)接口 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位 頻率編碼 相位編碼 3D圖像控制
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-24
• 1.1 相關(guān)概念11-20
• 1.1.1 腦電的神經(jīng)解剖學(xué)和電生理學(xué)基礎(chǔ)11-15
• 1.1.2 視覺誘發(fā)電位和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位15-17
• 1.1.3 腦機(jī)接口17-18
• 1.1.4 基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦機(jī)接口18-20
• 1.2 SSVEP-BCI現(xiàn)狀和需要改進(jìn)的方面20-22
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容22-24
• 第2章 視覺刺激方法研究及視覺刺激器設(shè)計(jì)24-48
• 2.1 視覺基本特性24-26
• 2.2 視覺刺激方法研究26-38
• 2.2.1 SSVEP用于BCI的原理26-29
• 2.2.2 視覺系統(tǒng)三大途徑29-32
• 2.2.3 SSVEP的成分32-33
• 2.2.4 頻率編碼視覺刺激和相位編碼視覺刺激33-38
• 2.3 便攜式視覺刺激器設(shè)計(jì)38-45
• 2.3.1 設(shè)計(jì)要求和總體方案38-40
• 2.3.2 硬件電路設(shè)計(jì)40-43
• 2.3.3 軟件設(shè)計(jì)43-45
• 2.4 優(yōu)化視覺刺激方法研究45-47
• 本章小結(jié)47-48
• 第3章 SSVEP的信號(hào)處理方法研究48-72
• 3.1 引言48-51
• 3.1.1 腦電信號(hào)的特征48-49
• 3.1.2 SSVEP的信號(hào)處理流程49-51
• 3.2 信號(hào)預(yù)處理方法研究51-55
• 3.2.1 獨(dú)立成分分析(independent component analysis，，ICA)52
• 3.2.2 基于峰值消除（peak elimination）的偽跡去除法52-53
• 3.2.3 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的眨眼偽跡識(shí)別53
• 3.2.4 基于FIR帶通濾波（bandpass FIR filters）的去除法53-54
• 3.2.5 方法比較54-55
• 3.3 特征提取方法研究55-59
• 3.3.1 時(shí)域分析法55-56
• 3.3.2 頻域分析法56-58
• 3.3.3 時(shí)間-頻率域分析法58-59
• 3.3.4 方法比較59
• 3.4 信號(hào)分類及轉(zhuǎn)換方法研究59-64
• 3.4.1 線性分類法60-62
• 3.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural network）62
• 3.4.3 非線性貝葉斯分類器（nonlinear bayesian classifiers）62-63
• 3.4.4 最近鄰分類（nearest neighbor classifiers）63-64
• 3.4.5 分類器組合（combinations of classifiers）64
• 3.4.6 方法比較64
• 3.5 一種頻率視覺刺激的信號(hào)處理方法64-65
• 3.6 相位視覺刺激的信號(hào)處理方法65-67
• 3.7 一種優(yōu)化視覺刺激的信號(hào)處理方法67-70
• 本章小結(jié)70-72
• 第4章 人的性格行為特征在BCI中的應(yīng)用72-79
• 4.1 性格行為特征和腦電特征的關(guān)系72-74
• 4.2 性格行為特征的測(cè)試方法——UK心理測(cè)驗(yàn)74-75
• 4.3 性格行為特征在SSVEP相位校準(zhǔn)中的應(yīng)用75-77
• 本章小結(jié)77-79
• 第5章 基于SSVEP-BCI的 3D圖像控制系統(tǒng)79-89
• 5.1 基于SSVEP-BCI的 3D圖像控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)79-84
• 5.1.1 信號(hào)采集模塊80
• 5.1.2 信號(hào)處理模塊80-82
• 5.1.3 3D圖形控制模塊82-83
• 5.1.4 系統(tǒng)性能參數(shù)83-84
• 5.2 系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)84-88
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)84-86
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果86-88
• 本章小結(jié)88-89
• 結(jié)論89-91
• 參考文獻(xiàn)91-106
• 附錄106-109
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單109-110
• 致謝110-111
• 作者簡介111

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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本文編號(hào)：910946