本文關(guān)鍵詞：基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦機接口系統(tǒng)的腦信號處理與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機接口能夠提供一種非神經(jīng)肌肉傳導(dǎo)的通道,直接從人的頭皮上采集腦電信號,并將信號轉(zhuǎn)換為計算機或者其他外部設(shè)備的控制指令。腦機接口作為一種新型的人機交互方式,正逐漸的應(yīng)用在康復(fù)領(lǐng)域、高危作業(yè)、心理認知等多個領(lǐng)域。越來越多的研究小組投入到腦機接口的研究中。本文主要研究基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦機接口的腦信號處理算法,因為穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位具有信號采集簡單、無需進行訓(xùn)練等優(yōu)點,對于腦機接口技術(shù)的發(fā)展有重要的意義。作者先介紹了腦機接口的概念以及幾種腦電信號,然后分析了腦機接口的科研現(xiàn)狀和研究意義,也分析了腦機接口目前面臨的問題和挑戰(zhàn)。根據(jù)穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)的腦信號特性,參考腦機接口系統(tǒng)的基本設(shè)計方法和思想,作者介紹了本文中采集腦電信號所使用的基于SSVEP的腦機接口系統(tǒng)。腦電信號的處理部分,首先要對腦信號進行預(yù)處理,然后通過快速傅里葉變換、基于最小能量結(jié)合(MEC)和基于典型相關(guān)分析(CCA)頻率識別算法對采集到的腦電信號進行分析。本文同時又探討了腦電信號處理在腦損傷患者意識狀態(tài)檢測的應(yīng)用,利用CCA算法對有意識障礙的患者和意識狀態(tài)正常的受試者的腦電信號進行處理。根據(jù)處理的結(jié)果來對比得出頻率識別的準確率,證明可以一定程度上檢測到患者的意識。
【關(guān)鍵詞】：腦機接口 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位 最小能量結(jié)合 典型相關(guān)分析
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及研究意義10-11
• 1.2 腦機接口簡介11-12
• 1.2.1 腦機接口的定義11-12
• 1.2.2 腦機接口的原理12
• 1.3 腦信號簡介12-14
• 1.4 腦機接口的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.5 腦機接口面臨的問題和挑戰(zhàn)15-16
• 1.6 本文的主要研究內(nèi)容和章節(jié)安排16-17
• 第二章 基于SSVEP的腦機接口系統(tǒng)17-23
• 2.1 SSVEP電位概述17-19
• 2.1.1 基本概念17-19
• 2.1.2 SSVEP電位的特點19
• 2.2 SSVEP-BCI系統(tǒng)19-22
• 2.2.1 BCI系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)19-20
• 2.2.2 信號采集20-21
• 2.2.3 腦信號處理21-22
• 2.2.4 系統(tǒng)的反饋22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第三章 視覺刺激器的設(shè)計以及腦信號的預(yù)處理23-31
• 3.1 視覺刺激器設(shè)計23-27
• 3.1.1 視覺刺激器比較23-24
• 3.1.2 可選刺激頻率數(shù)24-25
• 3.1.3 采集電極的選擇25-26
• 3.1.4 視覺刺激器實現(xiàn)26-27
• 3.2 腦信號的預(yù)處理27-30
• 3.2.1 腦信號中的噪聲及干擾27-28
• 3.2.2 設(shè)計數(shù)字濾波器28-29
• 3.2.3 消除 50Hz工頻干擾29
• 3.2.4 腦電信號處理結(jié)果29-30
• 3.3 本章小結(jié)30-31
• 第四章 基于SSVEP的腦電信號頻率識別算法31-45
• 4.1 引言31
• 4.2 基于快速傅里葉變換（FFT）的頻率識別31-35
• 4.2.1 快速傅里葉變換的數(shù)學(xué)描述32-34
• 4.2.2 頻率提取的結(jié)果34-35
• 4.3 基于最小能量結(jié)合（MEC）的頻率識別算法35-37
• 4.3.1 最小能量結(jié)合算法的數(shù)學(xué)描述35-36
• 4.3.2 最小能量結(jié)合算法在EEG信號處理的應(yīng)用36-37
• 4.4 基于典型相關(guān)分析（CCA）的頻率識別算法37-38
• 4.4.1 典型相關(guān)分析算法的數(shù)學(xué)描述37
• 4.4.2 典型相關(guān)分析算法在EEG信號處理的應(yīng)用37-38
• 4.5 離線實驗處理38-43
• 4.5.1 實驗數(shù)據(jù)的采集38-39
• 4.5.2 離線數(shù)據(jù)分析39-43
• 4.6 本章小結(jié)43-45
• 第五章 基于SSVEP系統(tǒng)的腦損傷患者腦電信號處理45-53
• 5.1 腦損傷情況的分類45
• 5.2 臨床意識評定量表45-47
• 5.3 離線結(jié)果分析47-52
• 5.3.1 實驗數(shù)據(jù)的采集47-49
• 5.3.2 離線數(shù)據(jù)分析49-51
• 5.3.3 在線實驗結(jié)果及討論51-52
• 5.4 本章小結(jié)52-53
• 總結(jié)與展望53-56
• 參考文獻56-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果59-60
• 致謝60-61
• 附件61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 黃漫玲;吳平東;殷罡;劉瑩;;基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位的腦-機接口實驗研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報;2008年11期

2 謝秋幼;虞容豪;何艷斌;李慧;;意識障礙:概念、分類與評定[J];醫(yī)學(xué)與哲學(xué)(臨床決策論壇版);2009年10期

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 狄海波;嚴重意識障礙患者對復(fù)雜聽刺激的皮層反應(yīng)—fMRI研究[D];浙江大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位腦機接口系統(tǒng)的腦信號處理與研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：354165