發(fā)布時(shí)間：2020-06-15 15:05

【摘要】：腦機(jī)接口(Brain Computer Interface,BCI)是一種不依賴于外部神經(jīng)和肌肉,直接將腦電信號(Electroencephalogram,EEG)轉(zhuǎn)化為控制指令控制外部設(shè)備運(yùn)行的通訊系統(tǒng)。世界上由于各種事故導(dǎo)致身體失去運(yùn)動能力的人很多,大多數(shù)殘疾人活動空間有限,通常只能在病床和輪椅上活動。BCI的誕生為他們實(shí)現(xiàn)與外部的交流提供了可替代手段。此外,BCI在軍事、腦科學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛,近些年來已成為人工智能的熱點(diǎn)。具有廣闊的市場范圍和極大的社會價(jià)值。目前國內(nèi)外腦機(jī)接口主流研究方向有穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位、P300電位、慢皮層電位、運(yùn)動想象等方式,其中前三種是通過外界刺激產(chǎn)生腦電信號,諸如視覺刺激、體感刺激等誘發(fā)電腦產(chǎn)生一定規(guī)律的信號,然后對誘發(fā)信號進(jìn)行處理和分類。運(yùn)動想象則是人體自發(fā)產(chǎn)生有關(guān)動作意向的信號,具有實(shí)際意義,其中奧地利Graz科技大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)是這一領(lǐng)域的先驅(qū)。時(shí)至今日,基于運(yùn)動想想模式的BCI系統(tǒng)已應(yīng)用到生活中,諸如腦控賽車、腦控游戲等,本文研究方向即為運(yùn)動想象模式。本文圍繞課題研究基于運(yùn)動想象模式下的腦機(jī)接口系統(tǒng),分析四種運(yùn)動想象任務(wù)的腦電信號分類情況,課題研究主要在EEG信號采集、特征值提取、模式分類等方面開展工作。首先,以2008年BCI競賽信號采集方式為本次實(shí)驗(yàn)范式,利用Emotive Epoc+采集EEG信號并對EEG信號進(jìn)行濾波處理,然后利用主成分分析提取EEG信號特征值,基于標(biāo)準(zhǔn)BP算法的不足和局限性,分別采用改進(jìn)算法Levenberg Marquardt(LM)方法、自適應(yīng)lr梯度法、有動量梯度下降法三種方法對所提取信號特征值進(jìn)行分類比較。最后設(shè)計(jì)算法驗(yàn)證方案,基于MATLAB GUI平臺設(shè)計(jì)交互界面、編寫回調(diào)函數(shù),通過藍(lán)牙串口與Arduino智能車鏈接驗(yàn)證算法的可行性。針對信號分類:采用自適應(yīng)lr梯度法和動量梯度下降法對EEG信號進(jìn)行分類的平均誤差為0.0207和0.0328,分類準(zhǔn)確率分別為52%、49%。而LM算法的平均誤差為5.6306×10~(-7),分類準(zhǔn)確率為86%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明LM算法的分類效果最好,所設(shè)計(jì)串口通信界面與Arduino小車通信效果良好,為進(jìn)一步研究在線腦機(jī)接口系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。
【學(xué)位授予單位】：山東農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;R318
【圖文】：

提供一種嶄新的娛樂方式。目前市場上一些腦控產(chǎn)品，諸如腦控術(shù)方面相對成熟，開發(fā)成本不高，操作簡單，贏得廣大人群的喜城市已開展此類娛樂設(shè)施，極大豐富了人們的精神文化生活，提。開了增強(qiáng)人類控制周圍環(huán)境的能力，極有可能引發(fā)人類大腦意識式的革命（蔡燕福，2015），為進(jìn)一步增強(qiáng)大腦認(rèn)知和研究神經(jīng)探索方向。實(shí)踐證明研究腦機(jī)接口對現(xiàn)在以及未來具有極大的研接口概述在人或者動物與外部設(shè)備之間創(chuàng)建的連通通道，是一種不依賴于外周神經(jīng)系統(tǒng)及肌肉組織)的腦-機(jī)(計(jì)算機(jī)或其它裝置)通訊系統(tǒng)。信號預(yù)處理、特征值提取、模式識別、控制應(yīng)用五部分構(gòu)成，如圖

人腦結(jié)構(gòu)

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2714589