本文關(guān)鍵詞：基于眼電信號(hào)的人機(jī)交互模式研究

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【摘要】：當(dāng)前大多數(shù)服務(wù)型機(jī)器人仍然采用如聲音、按鈕等較為傳統(tǒng)的交互方式。然而對(duì)于某些具有特殊需求的人群,即使是這樣的交互方式對(duì)他們來(lái)說(shuō)操作起來(lái)也是異常艱難的,所以亟需一種新型的人機(jī)交互方式來(lái)解決這一難題�，F(xiàn)在基于生物電信號(hào)的人機(jī)交互系統(tǒng)成為了科研的新熱點(diǎn)。與其它生物電信號(hào)相比,由于眼電信號(hào)具有特征明顯、處理簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),所以基于眼電信號(hào)的人機(jī)交互方式已漸漸成為科研的焦點(diǎn)。本文研究的課題是基于眼電信號(hào)的人機(jī)交互模式,這將為新型人機(jī)交互的實(shí)現(xiàn)邁出探索性的一步。由于眼電信號(hào)具有較強(qiáng)的非線性、隨機(jī)性,所以本文采用具有良好的時(shí)頻特性的小波分析對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理,分別在時(shí)域、頻域提取信號(hào)的特征。然后針對(duì)于該信號(hào)的特點(diǎn)建立了經(jīng)過(guò)多種方式改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和基于馬氏距離線性判別分析的分類模型,完成對(duì)掃視眼動(dòng)信號(hào)的分類。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比,前者的分類的綜合性能更優(yōu)。最后,將建立好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型植入人機(jī)交互系統(tǒng),并將不同的眼動(dòng)狀態(tài)轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的控制指令,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的簡(jiǎn)單在線的運(yùn)動(dòng)控制。
【關(guān)鍵詞】：人機(jī)交互 眼電信號(hào) 小波分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP11;R77
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 人機(jī)交互系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)及研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 發(fā)展趨勢(shì)11-12
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容安排14-16
• 第2章 生物電基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)采集16-24
• 2.1 生物電信號(hào)概述16-19
• 2.1.1 生物電信號(hào)生理基礎(chǔ)16
• 2.1.2 電位簡(jiǎn)介16-18
• 2.1.3 生物電信號(hào)的特點(diǎn)18-19
• 2.2 眼電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理及特點(diǎn)19-20
• 2.2.1 眼電信號(hào)的產(chǎn)生機(jī)理19
• 2.2.2 眼電信號(hào)的分類及特點(diǎn)19-20
• 2.3 采集設(shè)備與數(shù)據(jù)來(lái)源20-22
• 2.3.1 采集設(shè)備簡(jiǎn)介20-21
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的來(lái)源21-22
• 2.4 數(shù)據(jù)采集過(guò)程及數(shù)據(jù)分析22-24
• 2.4.1 數(shù)據(jù)采集的具體過(guò)程22-23
• 2.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析23-24
• 第3章 眼電信號(hào)的處理與特征提取24-44
• 3.1 小波理論概述24-29
• 3.1.1 小波變換的發(fā)展史24
• 3.1.2 小波變換24-26
• 3.1.3 小波函數(shù)系26-28
• 3.1.4 分析小波包28-29
• 3.2 眼電信號(hào)的預(yù)處理29-36
• 3.2.1 去基線漂移30-31
• 3.2.2 小波包去噪31-36
• 3.3 眼電信號(hào)的特征向量提取36-44
• 3.3.1 小波包分析的特點(diǎn)36-37
• 3.3.2 眼電信號(hào)基于多層小波包分解的特征提取37-44
• 第4章 眼電信號(hào)分類模型的建立44-62
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44-48
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述44-46
• 4.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-48
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)48-57
• 4.2.1 建立BP網(wǎng)絡(luò)48-54
• 4.2.2 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)54-57
• 4.2.3 測(cè)試網(wǎng)絡(luò)性能及儲(chǔ)存網(wǎng)絡(luò)57
• 4.3 線性判別分析分類模型的建立57-62
• 4.3.1 距離判別法57-59
• 4.3.2 建立基于馬氏距離的線性判別算法分類模型59-60
• 4.3.3 兩種分類模型性能的比較60-62
• 第5章 基于眼電信號(hào)的人機(jī)交互系統(tǒng)62-68
• 5.1 人機(jī)交互系統(tǒng)軟件、硬件部分介紹62-64
• 5.1.1 軟件部分介紹62-63
• 5.1.2 硬件部分介紹63-64
• 5.2 人機(jī)交互的實(shí)現(xiàn)64-68
• 第6章 總結(jié)與展望68-70
• 6.1 總結(jié)68
• 6.2 展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 致謝74

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