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實用化多模態(tài)腦-機(jī)接口中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究

發(fā)布時間:2021-08-21 19:00
  腦-機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一種特殊的人機(jī)交互技術(shù),其以頭皮表面檢測到的腦電信號(Electroencephalogram,EEG)為信息載體,實現(xiàn)人腦對外部設(shè)備的直接控制。BCI技術(shù)的研究具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用前景。基于EEG的BCI系統(tǒng)主要有四種類型:穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady-State Visual Evoked Potentials,SSVEPs)、運(yùn)動想象(Motor Imagery,MI)、基于事件相關(guān)電位的P300和慢皮質(zhì)電位。不同類型的BCI系統(tǒng)各有優(yōu)缺點。混合BCI技術(shù)是通過結(jié)合兩種或兩種以上的傳統(tǒng)BCI模式來彌補(bǔ)單一模式的缺點,開發(fā)出功能更強(qiáng)、穩(wěn)定性更好的多模態(tài)BCI系統(tǒng)。盡管腦-機(jī)接口系統(tǒng)的性能方面獲得了很大的突破,但就目前而言,BCI系統(tǒng)在可靠性和普適性方面還不夠完美。這些不足主要是由于腦電信號低的信噪比,易受噪聲干擾和非穩(wěn)態(tài)特性引起的。本論文主要對BCI研究領(lǐng)域的運(yùn)動想象和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)兩大方向展開相關(guān)研究。以腦-機(jī)交互的自主可控性和穩(wěn)定性改善為主要目標(biāo),并注重訓(xùn)練和操作過程的“自然性”和“舒適性”等指標(biāo)... 

【文章來源】:安徽大學(xué)安徽省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:189 頁

【學(xué)位級別】:博士

【部分圖文】:

實用化多模態(tài)腦-機(jī)接口中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究


同步和異步BCI工作狀態(tài)[29]

波形,波形,信號,腦電圖


安徽大學(xué)博士學(xué)位論文7圖1.5腦電放大器和對應(yīng)的電極帽Fig.1.540ChannelEEGAmplifierandQick-Cap1.2.2EEG信號的分類常見腦電圖分為自發(fā)腦電和誘發(fā)腦電兩部分。(a)自發(fā)腦電自發(fā)腦電是人的大腦皮層自發(fā)的電活動,其電位可隨時間發(fā)生變化。大腦中的電活動一部分是有節(jié)律的,另一部分是無節(jié)律的。腦電圖的波形很不規(guī)則,可視為由許多節(jié)律波合成,F(xiàn)代腦電圖學(xué)中,根據(jù)腦電頻率與幅度的不同,將腦電波分α波、β波、θ波、δ波和γ波5種類型,各種波形如圖1.6所示:圖1.6自發(fā)腦電信號波形[22]Fig.1.6ThewaveformofspontaneousEEG(1)Alpha(α)波:可在頭顱枕部監(jiān)測到,頻率為8~13Hz,振幅為20~100μV,它是節(jié)律性腦電波中最明顯的波,整個皮層均可產(chǎn)生α波。α波在清醒、安靜和閉眼時即可出現(xiàn),波幅由小到大,再由大到小作規(guī)律性梭形變化,每個梭形持續(xù)1~2秒。睜眼、思考問題時,或接受其它刺激時,α波消失而出現(xiàn)快波,這一現(xiàn)象稱為α波的阻斷,如果被測又安靜閉目,則α波又重新出現(xiàn)。

小組,場景,皮層


第一章緒論10圖1.8奧地利GrazBCI研究小組運(yùn)動想象控制游戲場景Fig.1.8GrazBCIGameController-WorldofWarcraftMindcontrolled(fromYouTube)ERP現(xiàn)象是人腦對刺激信息進(jìn)行認(rèn)知加工時誘發(fā)產(chǎn)生的一系列電活動,反映感知、記憶、理解、判斷、情感多層次的心理活動。P300是事件相關(guān)電位使用較多的一種類型,在新奇事件刺激后的300毫秒左右出現(xiàn)正向鋒電位而得名,主要分布于大腦皮層中央?yún)^(qū)和頂區(qū);赑300的BCI系統(tǒng)的相關(guān)原理如圖1.9所示[39];赑300-BCI系統(tǒng)的優(yōu)點是所需訓(xùn)練少,目標(biāo)選擇數(shù)目多,識別精度高。缺點是由于此系統(tǒng)多數(shù)采用矩陣虛擬鍵盤并輪流閃爍,長時間的刺激容易引起受試者視覺疲勞;其次誘發(fā)信號振幅較為微弱,通常采用相干平均的方法進(jìn)行特征提取,需要多次疊加才能提取到有效特征參數(shù),難以進(jìn)一步縮減單次目標(biāo)提取時間[39,40]。123456789101112圖1.9P300的6*6拼寫矩陣和對應(yīng)的波形[39]Fig.1.9The6x6matrixusedintheP300-SpellerandP300waveSCP是指在真實或者想象運(yùn)動發(fā)生時,大腦的運(yùn)動感覺皮層記錄的腦電圖中會發(fā)現(xiàn)緩慢的負(fù)電壓的改變,而正向的慢皮層電位與皮層興奮程度的下降有關(guān),頻率范圍為0.1~2Hz。德國的Tübingen大學(xué)的Birbaumer等人在2000年左右開發(fā)了TTD(ThoughtTranslationDevice)的BCI系統(tǒng),不斷通過兩分類判斷實現(xiàn)文字輸入和上網(wǎng)瀏覽等功能,其實驗框架如圖1.10所示[41]。基于SCP的BCI系統(tǒng)的優(yōu)點是系統(tǒng)采用自發(fā)的腦電信號,控制方式自然。缺點是目標(biāo)選擇數(shù)目少,單次任務(wù)耗時較長,通常需要1~5個月的長期

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]腦-機(jī)接口中空域濾波技術(shù)現(xiàn)狀與進(jìn)展[J]. 吳小培,周蚌艷,張磊,宋杰.  安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(02)
[2]基于獨立分量分析的在線腦-機(jī)接口系統(tǒng)[J]. 胡盼,張磊,周蚌艷,吳小培.  生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志. 2017(01)
[3]基于CSP的多類運(yùn)動想象腦電特征自動選擇算法[J]. 康莎莎,周蚌艷,呂釗,吳小培.  北京生物醫(yī)學(xué)工程. 2016(04)
[4]運(yùn)動想象腦-機(jī)接口中的ICA濾波器設(shè)計[J]. 吳小培,周蚌艷,張磊,郭曉靜,呂釗.  生物物理學(xué)報. 2014(07)
[5]異步腦機(jī)接口技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J]. 楊紅宇,徐鵬,陳彥.  中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2011(05)



本文編號:3356159

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