本文關鍵詞：基于腦電Alpha波的腦-機接口系統(tǒng)設計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦—機接口（Brain-Computer Interface——BCI）是在人腦和計算機或其他電子設備之間建立的一種直接的信息交流和控制通道, 是一種不依賴于常規(guī)大腦輸出通路（外周神經(jīng)和肌肉組織）的全新的信息交流系統(tǒng)。癱瘓病人所患的多種神經(jīng)肌肉紊亂都會阻斷大腦與外界環(huán)境的信息交換及對其的控制通道，使患者喪失基本的運動功能和正常的交流能力，嚴重的已經(jīng)不能借助傳統(tǒng)輔助裝置進行基本交流。BCI作為一種全新的信息交換和控制技術，將能為癱瘓病人，特別是那些喪失了基本肢體運動功能但思維正常的患者，提供一種與外界進行信息交流和控制的新途徑，正受到越來越多的重視。 本文根據(jù)90％腦神經(jīng)功能正常的人在短時間閉眼后腦電（EEG）中alpha（α）波幅均可明顯增強這一普適特征，設計了一套簡便易行的基于腦電α波的腦—機接口系統(tǒng)。該系統(tǒng)僅需在操作者頭后部放兩個腦電檢測電極，無需訓練就可以快速而可靠地控制外接機電裝置運行開關，還可以擴展為多選項實時控制系統(tǒng)。 作者首先搭建了閉眼alpha波控制系統(tǒng)（Eye-Closure Based Activation System，ECBAS），引入開關抑制模塊和聲音反饋減少誤控制，實現(xiàn)了對單個開關的快速可靠控制，經(jīng)10名操作者試驗，獲激活開關平均時間2.4秒、平均錯誤率3％的好成績，證實該系統(tǒng)可以簡便易行、快速可靠地控制外部機電設備的開關運行。在此基礎上，進一步開發(fā)設計了基于計算機LabVIEW平臺顯示的循環(huán)燈選擇系統(tǒng)（Recycling Lights Choice Menus System, RLCMS），利用α波控制單個開關的功能，通過四燈循環(huán)作為指示菜單，實現(xiàn)了四個目標的α波控制選擇。為驗證系統(tǒng)的有效性，設計了四時程、每時程20次連續(xù)選擇（時間遞減）實驗。經(jīng)5名操作者試驗，，證實每個受試者均只需少數(shù)訓練時程即可達到10%或更低的錯誤率，說明系統(tǒng)無需繁復學習或生物反饋訓練的易操作性，以ECBAS為基礎的擴展功能可以實現(xiàn)由兩種狀態(tài)選擇控制到多個選項的選擇控制。最后，再以RLCMS為原型，設計了α波小車控制系統(tǒng)（Minicar System Controlled by Alpha, MSCA）以實現(xiàn)α波對電動小車的實時控制。經(jīng)5名操作者參加連續(xù)25次隨機方向控制實驗，平均正確率達到91.2％，再次證實本文設計的α波的腦—機接口系統(tǒng)進行多選項控制的可實現(xiàn)性和潛在應用價值。如實現(xiàn)系統(tǒng)集成化和便攜化，配置適當?shù)目刂骑@示面板，可望進一步開發(fā)出專供那些患有全身性重癥癱瘓但頭腦功能正常的殘疾人使用的新型助殘輪椅等產(chǎn)品。
【關鍵詞】：腦電圖（EEG） 腦—機接口 alpha（α）波 基于閉眼α波控制系統(tǒng)（ECBAS） 循環(huán)燈選擇系統(tǒng)（RLCMS） α波小車控制系統(tǒng)（MSCA）
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2004
【分類號】：R318.0
【目錄】：

• 第一章 緒論6-14
• 1.1 腦－機接口(BCI)發(fā)展背景6-7
• 1.2 BCI定義7-9
• 1.3 BCI的研究目的與科學意義9-11
• 1.4 BCI技術研究現(xiàn)狀11-12
• 1.5 本課題的意義和研究內(nèi)容12-14
• 第二章基于EEG的BCI研究方法14-41
• 2.1 EEG概述14-19
• 2.2 基于EEG的BCI研究方法19-25
• 2.3 基于EEG的BCI技術現(xiàn)狀25-39
• 2.4 BCI發(fā)展的關鍵性問題39-41
• 第三章 基于α波的BCI設計41-63
• 3.1 背景及目的41-42
• 3.2 系統(tǒng)信號特征與設計原理42-46
• 3.3 ECBAS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設計46-51
• 3.4 系統(tǒng)實驗51-61
• 3.5 系統(tǒng)性能評估61-63
• 第四章 系統(tǒng)擴展設計和實時控制實驗63-77
• 4.1 循環(huán)燈選擇系統(tǒng)設計及實驗63-70
• 4.2 α波小車控制系統(tǒng)及實驗70-77
• 第五章 總結(jié)與展望77-79
• 5.1 研究總結(jié)77-78
• 5.2 展望78-79
• 參考文獻79-82

【引證文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王磊;基于運動想象的腦電信號分類與腦機接口技術研究[D];河北工業(yè)大學;2009年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 吳浩浩;眼動輔助下的腦電信號手部動作識別研究[D];杭州電子科技大學;2011年

2 涂建成;腦電信號控制智能輪椅的研究[D];杭州電子科技大學;2011年

3 馬登程;基于實時嵌入式系統(tǒng)的腦電信號采集儀器設計[D];山東大學;2006年

4 趙翔;智能輪椅的BCI人—機接口技術研究[D];天津大學;2007年

5 劉雙遲;用于穴位電刺激的腦—機接口反饋訓練技術研究[D];天津大學;2009年

6 衛(wèi)兵;一種基于腦電α波的人機交互控制系統(tǒng)的設計與研究[D];安徽大學;2010年

7 林江凱;腦—機接口中運動想象腦電信號的特征提取和分類方法研究[D];重慶大學;2010年

8 李戀;結(jié)合EOG和EEG的人機交互系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];安徽大學;2012年

  本文關鍵詞：基于腦電Alpha波的腦-機接口系統(tǒng)設計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：390017