【摘要】：腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,簡稱BCI),指的是在大腦和計算機(jī)及其他外部設(shè)備之間進(jìn)行直接通訊的一種交互技術(shù)。在BCI領(lǐng)域中,EEG信號中的P300成分是學(xué)者們研究的比較多的一種信號,因其訓(xùn)練要求低的特性使得實(shí)現(xiàn)人工智能化的系統(tǒng)很方便。但是基于P300的拼寫系統(tǒng)仍然存在很多不足,在拼寫速率、擁堵效應(yīng)、用戶接受程度等很多方面都各有差異。為了更好的體現(xiàn)P300拼寫性能,本文也做不了不少努力。本文的主要工作和成果如下:1.該論文主要研究的是基于P300的BCI字符輸入系統(tǒng),主要從刺激范式、刺激界面兩大方面展開工作。本文在學(xué)習(xí)了現(xiàn)有的比較經(jīng)典的幾種刺激范式后,提出了一種新的邊閃爍邊檢測的刺激范式,然后在刺激界面上(多種類型混雜、矩陣大小兩方面)做了研究,最后在BCI2000平臺上實(shí)現(xiàn)了該P(yáng)300字符輸入系統(tǒng)。2.與傳統(tǒng)的行列式字符輸入系統(tǒng)相比,本系統(tǒng)具有以下幾個特點(diǎn):只需要較短時間的有監(jiān)督訓(xùn)練之后,即可結(jié)束使用系統(tǒng)之前單調(diào)沉悶的訓(xùn)練過程,進(jìn)入動態(tài)輸出模式,使用戶的體驗(yàn)感受大有改善;并且隨著每個輪次閃爍的進(jìn)行,目標(biāo)刺激的定位不斷縮小,拼寫的精度也在不斷提高。3.刺激范式的設(shè)計:利用訓(xùn)練數(shù)據(jù),對受試者的腦電信號進(jìn)行分類,得到受試者的P300信號模型,將此信號模型應(yīng)用于新的刺激范式,可以計算出拼寫界面中各字符的分類器響應(yīng)值,通過動態(tài)方法判斷目標(biāo)刺激,從而提高了拼寫器的識別速度。從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看出,該改進(jìn)過的P300字符輸入系統(tǒng)不僅提高了系統(tǒng)的拼寫速率,也提高了拼寫的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Brain-Computer Interface (Brain-Computer Interface,) is an interactive technology that communicates directly between brain, computer and other external devices. In the field of BCI, the P300 component of BCI signal is a kind of signal studied by many scholars. Because of its low training requirement, it is convenient to realize the system of artificial intelligence. But the spelling system based on P300 still has many shortcomings, such as spelling rate, congestion effect, user acceptance and so on. In order to better reflect the spelling performance of the P300, this article is not a lot of efforts. The main work and results of this paper are as follows: 1. This paper mainly studies the BCI character input system based on P300, which mainly works from two aspects: stimulus paradigm and stimulation interface. In this paper, after studying some classical stimuli, we propose a new stimulus paradigm for edge flicker detection, and then we do some research on the stimulation interface (multiple types of mixing, matrix size). Finally, the P300 character input system. 2. 2 is implemented on BCI2000 platform. Compared with the traditional determinant character input system, the system has the following characteristics: after a short period of supervised training, the monotonous training process before using the system can be ended and the dynamic output mode can be entered. The user's experience is greatly improved, and as each cycle flashes, the location of the target stimulus shrinks and the spelling accuracy improves. Design of stimulus Paradigm: using training data to classify the EEG signals of the subjects, the P300 signal model of the subjects is obtained, and the signal model is applied to the new stimulus paradigm. The classifier response value of each character in the spelling interface can be calculated, and the target stimulus can be judged by dynamic method, thus the recognition speed of the spelling device can be improved. From the experimental data, it can be seen that the improved P300 character input system not only improves the spelling rate of the system, but also improves the spelling accuracy.
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：R318;TN911.7

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