本文關(guān)鍵詞：基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位和想象運(yùn)動(dòng)的多模態(tài)腦機(jī)接口技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【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,通過直接提取大腦活動(dòng)信號(hào)控制外部設(shè)備,實(shí)現(xiàn)大腦和外部環(huán)境直接通訊的技術(shù)。該技術(shù)能為運(yùn)動(dòng)功能缺失但思維正常的病患提供一種新的與外部世界交流的方式,在康復(fù)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。目前,BCI技術(shù)中,腦電信號(hào)(Electroencephalography,EEG)的分類數(shù)目不夠多是阻礙腦機(jī)接口技術(shù)進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用的主要問題之一。單純地采用誘發(fā)或者自發(fā)腦電信號(hào)進(jìn)行分析處理,并不能很好的解決這個(gè)問題,本課題所研究的綜合誘發(fā)腦電和自發(fā)腦電的多模態(tài)腦機(jī)接口技術(shù),對(duì)解決這一問題進(jìn)行了有益的嘗試。本文研究了基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady-State Visual Evoked Potentials,SSVEP)和運(yùn)動(dòng)想象(Motor Imagery,MI)的多模態(tài)腦機(jī)接口技術(shù),將誘發(fā)腦電信號(hào)(LED和LCD刺激器閃爍誘發(fā)的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦電)與自發(fā)腦電信號(hào)(想象不同肢體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的自發(fā)腦電)相結(jié)合,綜合提取兩種信號(hào)的特征,增加了單次實(shí)驗(yàn)的可分類別數(shù)目,推進(jìn)該技術(shù)進(jìn)一步向?qū)嶋H應(yīng)用發(fā)展。具體工作如下:1、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。本論文采用的實(shí)驗(yàn)范式包括SSVEP實(shí)驗(yàn)范式、MI實(shí)驗(yàn)范式和二者結(jié)合的多模態(tài)實(shí)驗(yàn)范式。在SSVEP實(shí)驗(yàn)范式中,研究了不同刺激方式、刺激頻率、刺激目標(biāo)大小、顏色等屬性對(duì)于受試者誘發(fā)腦電信號(hào)特征的影響;在MI實(shí)驗(yàn)范式中,探索了相對(duì)容易被受試者掌握的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｊ?在多模態(tài)實(shí)驗(yàn)范式中,選用前兩種范式中探索到的最佳刺激器因素以及最佳運(yùn)動(dòng)想象模式,探索了多模態(tài)BCI對(duì)腦電特征分類數(shù)目的影響。2、腦電特征的提取。先對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,然后根據(jù)不同范式的需要,采用快速傅立葉變換和r2分析等方法對(duì)不同類型腦電信號(hào)進(jìn)行特征提取。3、模式識(shí)別分析。本文中主要研究了用盡量少的電極特征,通過支持向量機(jī)方法來進(jìn)行腦電信號(hào)分類,節(jié)省計(jì)算時(shí)間,提高在線分析能力。4、在線BCI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本文設(shè)計(jì)了人性化的在線多模態(tài)人機(jī)交互系統(tǒng),可以通過該系統(tǒng)發(fā)出簡(jiǎn)單的控制指令,實(shí)現(xiàn)了用戶大腦與周圍環(huán)境的信息交流。
【關(guān)鍵詞】：腦機(jī)接口 多模態(tài) SSVEP 運(yùn)動(dòng)想象
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R318.04

  本文關(guān)鍵詞：基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位和想象運(yùn)動(dòng)的多模態(tài)腦機(jī)接口技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：381496