本文選題：腦電信號(hào) + 腦-機(jī)接口　； 參考：《西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年02期

【摘要】：現(xiàn)有的腦-機(jī)接口系統(tǒng)大都只基于單模式的腦電特征,系統(tǒng)能實(shí)現(xiàn)的功能非常有限,從而制約了腦-機(jī)接口系統(tǒng)的應(yīng)用。采用基于多種模式腦電信號(hào)(electroencephalogram,EEG)的腦-機(jī)接口技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)虛擬鍵鼠系統(tǒng),使得被試可以利用自身的腦電信號(hào)控制鼠標(biāo)和鍵盤(pán)的操作。研究了腦-機(jī)接口中常用的3種腦電信號(hào),分別是P300波、alpha波以及穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(steady state visual evoked potential,SSVEP),通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)成功的誘發(fā)出了被試相應(yīng)的特征腦電信號(hào)。利用SSVEP的腦電特征設(shè)計(jì)6頻率LED閃爍刺激的虛擬鼠標(biāo)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)控制鼠標(biāo)光標(biāo)移動(dòng)、單擊左鍵和單擊右鍵的任務(wù);利用P300波的腦電特征設(shè)計(jì)6×6的字符矩陣虛擬鍵盤(pán)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)字符輸入的任務(wù);利用被試自主閉眼增強(qiáng)alpha波的腦電特征,實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)和鍵盤(pán)應(yīng)用切換的任務(wù)。研究了適宜這3種腦電特征的最佳測(cè)量電極組合及模式識(shí)別算法,使得對(duì)3種腦電信號(hào)的識(shí)別正確率均達(dá)到了85%以上。測(cè)試結(jié)果顯示,文中設(shè)計(jì)的基于多模式EEG的腦-機(jī)接口虛擬鍵鼠系統(tǒng)能有效地實(shí)現(xiàn)鼠標(biāo)控制以及鍵盤(pán)輸入的任務(wù)。
[Abstract]:Most of the existing brain-computer interface systems are based on single-mode EEG features, and the functions of the system are very limited, which restricts the application of brain-computer interface system. The brain-computer interface technology based on multi-mode EEG electroencephalogrammogram (EGG) is used to realize the virtual mouse keying system, which enables the subjects to control the mouse and keyboard operation by using their own EEG signals. Three kinds of EEG signals commonly used in brain-computer interface, namely P300 wave alpha wave and steady-state visual evoked potential (SVEP), were studied. The corresponding characteristic EEG signals were sent out by designing experiments successfully. A virtual mouse system with 6 frequency LED flickering stimuli is designed by using the EEG features of SSVEP. The task of controlling mouse cursor movement, clicking left button and right click is realized, and the 6 脳 6 character matrix virtual keyboard system is designed by using P300 wave EEG feature. The task of character input is realized, and the task of mouse and keyboard application switching is realized by using the self-closing eyes of the subjects to enhance the EEG characteristics of the alpha wave. The optimal measurement electrode combination and pattern recognition algorithm suitable for these three EEG features are studied. The recognition accuracy of the three EEG signals is more than 85%. The test results show that the designed brain-computer interface virtual keyboard and mouse system based on multi-mode EEG can effectively realize the task of mouse control and keyboard input.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273250) 陜西省工業(yè)攻關(guān)項(xiàng)目(2015GY003) 西北工業(yè)大學(xué)研究生創(chuàng)業(yè)種子基金(Z2015112)資助
【分類號(hào)】：R338;TN911.7

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本文編號(hào)：1937213