本文關(guān)鍵詞：基于mVEP的腦—機(jī)接口關(guān)鍵技術(shù)研究

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【摘要】：運(yùn)動(dòng)起始視覺誘發(fā)電位(motion-onset visual evoked potential, mVEP)近來被應(yīng)用于基于腦電的腦-機(jī)接口(brain-computer interface, BCI)系統(tǒng)之中。mVEP由運(yùn)動(dòng)刺激誘發(fā)產(chǎn)生,相較于其他的視覺誘發(fā)電位,mVEP具有較大的幅度和較小的被試間以及被試內(nèi)差異,且不容易引起視覺疲勞,因此mVEP-BCI具有重要的應(yīng)用價(jià)值。最近,國(guó)內(nèi)外幾家研究單位陸續(xù)開展了mVEP-BCI的研究,但是就目前的進(jìn)展來看,分類識(shí)別正確率和信息傳輸效率仍有很大的進(jìn)步空間。本文主要圍繞以下這三點(diǎn)進(jìn)行了研究：第一,本論文在總結(jié)前人理論研究的基礎(chǔ)上,根據(jù)mVEP的信號(hào)特征,實(shí)現(xiàn)了基于mVEP的實(shí)用化在線腦-機(jī)接口系統(tǒng)。我們采用水平移動(dòng)的方式作為視覺刺激模塊,成功的誘發(fā)出了高質(zhì)量的mVEP腦電信號(hào),并解析編碼了對(duì)應(yīng)的控制指令,實(shí)現(xiàn)了對(duì)虛擬紅色小球自由移動(dòng)的控制。同時(shí),依據(jù)被試實(shí)驗(yàn)結(jié)果,還簡(jiǎn)要分析了mVEP在被試間和被試內(nèi)的差異性問題。第二,在被試特征差異的基礎(chǔ)上,本論文基于前面的工作,在之前構(gòu)建的mVEP-BCI的基礎(chǔ)上,將廣泛運(yùn)用于基于運(yùn)動(dòng)想象的腦-機(jī)接口系統(tǒng)等腦-機(jī)接口系統(tǒng)的CSP特征提取算法應(yīng)用到了mVEP-BCI中,并取得了不錯(cuò)的效果,有效的提升了mVEP-BCI的識(shí)別準(zhǔn)確率。第三,為了提高mVEP-BCI的信息傳輸率,本論文構(gòu)建了一種新的適用于mVEP-BCI的動(dòng)態(tài)停止策略方法。mVEP是視覺運(yùn)動(dòng)反應(yīng)的一種頭皮腦電,一般包含P1,N2和P2三種成分。通常情況下,需要通過幾次疊加來提高mVEP信號(hào)的信噪比,但是,更多的疊加次數(shù)意味著需要更多的任務(wù)時(shí)間,無疑會(huì)降低范式的執(zhí)行效率�？紤]到被試狀態(tài)的不穩(wěn)定性,基于被試實(shí)時(shí)mVEP的信號(hào)質(zhì)量確定相應(yīng)的疊加次數(shù),對(duì)提高基于mVEP的腦-機(jī)接口系統(tǒng)的通信效率有非常重要的作用。在我們的研究中,根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)信息傳輸率,我們利用mVEP腦電信號(hào)的3個(gè)主要成分構(gòu)建了一個(gè)腦-機(jī)接口系統(tǒng)中實(shí)驗(yàn)刺激的動(dòng)態(tài)停止策略。在在線測(cè)試的過程中,實(shí)驗(yàn)的重復(fù)刺激會(huì)在實(shí)時(shí)腦電信號(hào)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的閾值時(shí)自動(dòng)停止,并開始新一輪任務(wù)的刺激。評(píng)估測(cè)試的結(jié)果表明,我們提出來的動(dòng)態(tài)停止策略,能夠顯著地提高基于mVEP的腦-機(jī)接口系統(tǒng)的信息傳輸效率。由于在實(shí)際應(yīng)用中,腦-機(jī)接口系統(tǒng)的信息的傳輸效率非常重要,所以對(duì)其的改進(jìn)也就具有非常重要的價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：腦-機(jī)接口 運(yùn)動(dòng)起始視覺誘發(fā)電位 共同空間模式 自適應(yīng)疊加次數(shù)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R338;TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 緒論9-21
• 1.1 腦-機(jī)接口的背景介紹10-16
• 1.1.1 腦-機(jī)接口系統(tǒng)的構(gòu)成框架10-12
• 1.1.2 腦-機(jī)接口的類型12-16
• 1.2 腦電中的特征提取及模式識(shí)別方法16-18
• 1.2.1 特征提取算法簡(jiǎn)介17
• 1.2.2 模式分類算法簡(jiǎn)介17-18
• 1.3 腦-機(jī)接口中的自適應(yīng)算法介紹18-19
• 1.4 本文主要工作19
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 基于mVEP的腦-機(jī)接口系統(tǒng)構(gòu)建21-35
• 2.1 運(yùn)動(dòng)起始視覺誘發(fā)電位的特征及原理21-23
• 2.1.1 運(yùn)動(dòng)起始視覺誘發(fā)電位的特征及相關(guān)腦區(qū)21-22
• 2.1.2 運(yùn)動(dòng)起始誘發(fā)電位的誘發(fā)方式22-23
• 2.2 mVEP-BCI的系統(tǒng)構(gòu)成23-28
• 2.2.1 系統(tǒng)框架23-27
• 2.2.2 數(shù)據(jù)處理流程27-28
• 2.3 結(jié)果分析28-33
• 2.3.1 離線的腦電數(shù)據(jù)28-31
• 2.3.2 系統(tǒng)實(shí)際控制效果31-33
• 2.4 mVEP-BCI的應(yīng)用方向33
• 2.5 本章小結(jié)33-35
• 第三章 CSP算法在mVEP-BCI中的應(yīng)用35-41
• 3.1 CSP算法介紹35-36
• 3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理36-38
• 3.3.1 預(yù)處理36-37
• 3.3.2 傳統(tǒng)的特征提取方法37
• 3.3.3 用CSP算法進(jìn)行特征提取37-38
• 3.4 結(jié)果分析38-40
• 3.4.1 兩種特征提取方式的分類結(jié)果散點(diǎn)圖38-39
• 3.4.2 被試控制表現(xiàn)比較39-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 第四章 mVEP-BCI系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)停止策略研究41-51
• 4.1 引言41-42
• 4.2 材料與方法42-44
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)42
• 4.2.2 預(yù)處理42
• 4.2.3 數(shù)據(jù)分析42
• 4.2.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)按固定疊加次數(shù)的方法分析42-43
• 4.2.5 動(dòng)態(tài)停止策略43-44
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果44-46
• 4.3.1 mVEP的信號(hào)特征44-45
• 4.3.2 mVEP-BCI控制表現(xiàn)45-46
• 4.3.3 mVEP的3種成分對(duì)腦-機(jī)接口系統(tǒng)表現(xiàn)的影響46
• 4.4 討論46-50
• 4.4.1 動(dòng)態(tài)停止策略對(duì)腦-機(jī)接口系統(tǒng)性能的提升47-49
• 4.4.2 被試的個(gè)體偏差49-50
• 4.4.3 對(duì)于異步BCI的控制50
• 4.4.4 參考電極的影響50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 第五章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 全文總結(jié)51
• 5.2 未來展望51-53
• 致謝53-54
• 參考文獻(xiàn)54-59
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果59

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