發(fā)布時間：2020-10-09 22:23

　　 腦機(jī)接口(Brain-computer Interface,BCI)技術(shù)是在人腦與電子設(shè)備之間建立的不依賴于外圍神經(jīng)和肌肉組織的人機(jī)交互系統(tǒng)。該技術(shù)的應(yīng)用能極大的提高運(yùn)動功能障礙患者的生活能力,因此其在醫(yī)學(xué)康復(fù)和生活輔助等方面占有重要的地位。目前BCI的研究主要是單一類型腦電信號(Electroencephalogram,EEG)的BCI系統(tǒng),但其在實(shí)際應(yīng)用中存在可靠性差,識別命令簡單,信號數(shù)據(jù)的處理準(zhǔn)確度低、速度慢等方面的不足。本文針對上述問題提出了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady-state visual evoked potential,SSVEP)與肌電信號(Electromyography,EMG)進(jìn)行了模式融合的系統(tǒng)設(shè)計(jì)和信號處理算法研究。本文的具體研究內(nèi)容如下:(1)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。綜合考慮SSVEP的刺激方式、刺激頻率、刺激目標(biāo)大小以及布局等因素,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了五個刺激塊的SSVEP的刺激范式。分析了時間窗長度、電極數(shù)量以及位置對實(shí)驗(yàn)分類正確率的影響,選取了最優(yōu)的電極采集通道。利用肌電信號的特征設(shè)計(jì)了咬牙信號狀態(tài)檢測器用以反饋錯誤輸出命令。(2)信號處理算法研究。對于SSVEP信號,先采用了離散小波去噪方法去除低頻干擾,再利用典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)算法實(shí)現(xiàn)特征提取和分類識別。針對CCA不能較好提取信號中多維信息的問題,對CCA進(jìn)行了改進(jìn),達(dá)到了更加有效快速地提取信號特征的目的。對于肌電信號,采用離散小波去噪。根據(jù)信號特征研究了線性分類器和支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)分類器。針對SVM分類器,利用K-折交叉驗(yàn)證的方法進(jìn)行分類器訓(xùn)練和參數(shù)選擇,提升了SVM分類器的性能實(shí)現(xiàn)了較好的分類效果。(3)設(shè)計(jì)并搭建一種在線混合腦機(jī)接口(Hybrid BCI)系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了三維空間下對三自由度直升機(jī)(3-DOF helicopter)平臺多個命令的飛行控制。六名受試者參與系統(tǒng)在線實(shí)驗(yàn)并成功完成拾取和投放物體的飛行任務(wù),且平均準(zhǔn)確率達(dá)到90.00±4.30%。本文提出的基于SSVEP和EMG的混合腦機(jī)接口系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對三自由度直升機(jī)的在線控制,驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性和穩(wěn)定性,研究結(jié)果可在醫(yī)療康復(fù)、生活輔助等方面發(fā)揮巨大作用。
【學(xué)位單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R318;TN911.7
【部分圖文】：

圖 1-1 BCI 的應(yīng)用示意圖康醫(yī)療方面。該方面主要從預(yù)防監(jiān)測、診斷治療和康復(fù)這三個階是指疾病還有危險(xiǎn)事故等，如工作過勞的監(jiān)測預(yù)警，疲勞駕駛的療是通過對病人的 EEG 信號進(jìn)行檢測和對比，幫助醫(yī)生確診和的早期診斷和注意力缺陷障礙患者的治療等[19-20]。腦機(jī)接口技動康復(fù)，恢復(fù)運(yùn)動機(jī)能，也可以幫助其它運(yùn)動障礙患者進(jìn)行運(yùn)樂控制方面�；� EEG 信號的可穿戴游戲設(shè)備能給用戶帶來更大術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)沉浸式的游戲體驗(yàn)[25]。來科技方面。腦機(jī)接口技術(shù)在未來軍事戰(zhàn)爭中占有很重要的地高級研究計(jì)劃局(DARPA)公布了一項(xiàng)研究結(jié)果，飛行員通過腦機(jī)和無人機(jī)的能力。除此之外，還能在冥想減壓、腦部交流等多個26-27]。見，腦機(jī)接口技術(shù)能在社會發(fā)展的各個方面有著不同的作用，該的生活、教育等多個方面帶來改變，實(shí)現(xiàn)“意念控制世界”的瘋

BCI的早期描繪

第一章 緒論.2 腦機(jī)接口的分類BCI 系統(tǒng)就是在人腦與計(jì)算機(jī)或其它電子設(shè)備之間建立起不依賴于 PNS 和肌人機(jī)交互系統(tǒng)[34]，如圖 1-3 所示。人拿起杯子的正常途徑是大腦控制手臂的神組織來完成抬手端杯子的動作，而 BCI 控制是將采集的大腦想象端杯子的腦電成機(jī)械手的動作，從而完成端杯子的任務(wù)。由此可見，BCI 系統(tǒng)能夠代替人體肌肉組織幫助人們實(shí)現(xiàn)正常的活動。

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6 記者 陳建強(qiáng) 劉茜 通訊員 焦德芳 董sバ

本文編號：2834287