本文關(guān)鍵詞：基于視覺(jué)圖片的腦—機(jī)接口控制研究

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【摘要】：腦—機(jī)接口(Brain-computer interface,BCI)是一種不依賴于大腦的正常輸出通路(外圍神經(jīng)和肌肉組織)而使人類大腦直接與計(jì)算機(jī)或外部設(shè)備進(jìn)行通信的技術(shù)�；谀X電圖信號(hào)(electroencephalogram,EEG)的腦—機(jī)接口方法具有操作方便,成本低以及其無(wú)創(chuàng)性等優(yōu)點(diǎn),是當(dāng)前腦—機(jī)接口研究的主要方向。腦—機(jī)接口系統(tǒng)的研究有明確的臨床應(yīng)用背景,因此實(shí)時(shí)在線系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有著重要的意義。磁共振成像(MRI)對(duì)受試者的觀察發(fā)現(xiàn),受試者在進(jìn)行場(chǎng)景模式學(xué)習(xí)時(shí),大腦的后海馬區(qū)與后海馬旁回興奮度明顯加強(qiáng);而在進(jìn)行臉部辨別學(xué)習(xí)時(shí),大腦的邊緣皮層、前海馬區(qū)和后梭狀回興奮度增強(qiáng)。本文根據(jù)以上觀察結(jié)論給出一種利用人臉圖片和場(chǎng)景圖片作為刺激源,來(lái)檢測(cè)受試者后海馬區(qū)、后海馬旁回以及邊緣皮層、前海馬區(qū)和后梭狀回附近腦電信號(hào)的方法,對(duì)受試者在進(jìn)行人臉圖片刺激與場(chǎng)景圖片刺激時(shí)不同腦電信號(hào)進(jìn)行在線區(qū)分。本研究中腦電信號(hào)的偽跡去除方法采用指數(shù)移動(dòng)平均算法。腦電信號(hào)的分類采用了兩種分類算法:一種是利用基于多項(xiàng)式核函數(shù)的投票感知器為弱分類器的Ada Boost算法;另一種是懲罰邏輯回歸算法。研究中所用到的腦電信號(hào)采集設(shè)備Emotiv EPOC是一種干電極腦電信號(hào)采集放大器。本文首先通過(guò)離線實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于人臉圖片和場(chǎng)景圖片腦—機(jī)接口系統(tǒng)的可行性,6名參與測(cè)試的受試者,其離線實(shí)驗(yàn)的分類成功率都超過(guò)了70%。在線實(shí)驗(yàn)是用分類后的腦電信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)基于以太網(wǎng)供電(power over ethernet,POE)的智能照明亮度的控制,6位受試者在設(shè)定范式下的控制成功率都超過(guò)了70%,系統(tǒng)達(dá)到6.5bits/min的平均信息傳輸速率,很好的實(shí)現(xiàn)了智能照明的階梯控制。腦—機(jī)接口與POE結(jié)合,給出了一種新的智能家居控制思路,這套基于便攜式干電極腦電采集器的腦—機(jī)接口系統(tǒng),可以使腦—機(jī)接口控制系統(tǒng)走出實(shí)驗(yàn)室,將為改善神經(jīng)肌肉疾病患者的日常生活帶來(lái)幫助。
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R746;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 韓景生,孫國(guó)強(qiáng);以太網(wǎng)供電技術(shù)的研究與應(yīng)用[J];儀器儀表學(xué)報(bào);2005年S1期

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本文編號(hào)：1151469