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基于腦機(jī)接口的無人機(jī)控制研究及應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-07-11 17:17
  腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一種不依賴于外周神經(jīng)與肌肉等正常輸出通路,直接通過腦電(Electroencephalogram,EEG)信號與外界通訊的技術(shù)。該技術(shù)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于眾多領(lǐng)域,通過解決BCI關(guān)鍵技術(shù)問題還將促進(jìn)相關(guān)科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展與交叉,進(jìn)而激發(fā)新思路、探索新手段及開拓新方向,具有科學(xué)與應(yīng)用的雙重價值。本文以BCI系統(tǒng)的實用化為目標(biāo),提出一套基于穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady-State Visual Evoked Potential,SSVEP)的腦電信號與眼電(Electrooculogram,EOG)信號混合的BCI無人機(jī)控制系統(tǒng)。首先,對SSVEP刺激范式、眨眼狀態(tài)檢測器及腦機(jī)接口控制無人機(jī)系統(tǒng)的實驗過程進(jìn)行設(shè)計,并通過離線實驗驗證其可行性。其次,研究SSVEP腦電信號的處理方法。先采用小波去噪對EEG信號進(jìn)行預(yù)處理,得到信噪比較高的腦電信號;然后在傳統(tǒng)的功率譜密度分析(PSDA)及典型相關(guān)分析(CCA)算法的基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)算法-基于功率譜密度和個體信號模板的典型相關(guān)分析(Hybrid-PSDA-ISTCCA),該算法在結(jié)合... 

【文章來源】:曲阜師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】:93 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于腦機(jī)接口的無人機(jī)控制研究及應(yīng)用


基于腦機(jī)接口的無人機(jī)飛行實驗圖

系統(tǒng)框圖,系統(tǒng)框圖,電信號,狀態(tài)


第1章緒論6表1.1腦電信號分類類別頻率區(qū)間屬性生理現(xiàn)象Delta波0.5~3Hz低頻、高幅、慢波睡眠狀態(tài)、精神集中狀態(tài)Thela波4~7Hz低頻、高幅、慢波情緒低沉狀態(tài)或遇到困難時狀態(tài)Alpha波8~13Hz中頻、周期、中波閉眼產(chǎn)生,睜眼阻斷(平靜狀態(tài)下)Beta波13~40Hz低頻、高幅、快波精神緊張或激動狀態(tài)Gamma波30~60Hz高頻、超低幅、快波復(fù)雜環(huán)境下的信息交互狀態(tài)Mμ波8~12Hz中頻、周期、中波運(yùn)動神經(jīng)元休息狀態(tài)產(chǎn)生,肢體或想象運(yùn)動阻斷1.3.2腦機(jī)接口系統(tǒng)基本原理及結(jié)構(gòu)科學(xué)研究表明,當(dāng)人體受到外界刺激或進(jìn)行某種意識活動時,大腦中的神經(jīng)細(xì)胞會產(chǎn)生微弱的電信號,這些信號被傳遞到大腦皮層,會產(chǎn)生節(jié)律性或空間分布等特征。由于腦電信號比較微弱,所以與外界交互時需要進(jìn)行以下處理:首先,通過腦機(jī)接口采集腦電信號;其次,對腦電信號進(jìn)行預(yù)處理,提高信噪比;再次,運(yùn)用特定算法將腦電信號的特征提取出來;最后,將提取出的特征進(jìn)行模式識別并轉(zhuǎn)換成控制指令,從而實現(xiàn)腦電信號對外界設(shè)備的控制。BCI系統(tǒng)包括三部分,分別為:采集模塊、信號分析及控制設(shè)備[54]。圖1.3是典型的腦機(jī)接口組成框圖。圖1.3典型的腦機(jī)接口系統(tǒng)框圖1.采集模塊腦電信號的采集由腦機(jī)接口采集模塊完成。首先,通過腦機(jī)接口模塊采集腦電信號,并通過放大電路將采集到的EEG信號放大;然后,通過A/D轉(zhuǎn)換模塊將模擬信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號;最后,對傳輸?shù)接嬎銠C(jī)上的信號進(jìn)行處理。腦電信號的采集通常

分布圖,電極,國際標(biāo)準(zhǔn),分布圖


第1章緒論7需要滿足兩個條件:EEG信號具有一定的精度并且能實時地被提取與存儲。腦電信號需要帶有電極的腦電帽進(jìn)行提齲腦電帽上的電極放置一般都符合國際10-20系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn),如圖1.4所示。國際10-20系統(tǒng)是由國際腦電圖學(xué)會制定的用于采集腦電信號的電極放置標(biāo)準(zhǔn)[55]。電極導(dǎo)聯(lián)方式主要有兩種:單極導(dǎo)聯(lián)與雙極導(dǎo)聯(lián)。單極導(dǎo)聯(lián)法是指將腦電帽上的某個電極當(dāng)作參考電極,獲取其他電極電位值的方法,如圖1.5(a)所示。雙極導(dǎo)聯(lián)法則是直接記錄兩個不同電極之間電位的方法,如圖1.5(b)所示。電極采集技術(shù)也分為兩種:干電極采集技術(shù)和濕電極采集技術(shù)。干電極是指直接放置在頭皮上采集腦電信號的電極,其使用簡單方便。而濕電極則需要導(dǎo)電膏配合使用,可以解決因電極與頭皮接觸不好而導(dǎo)致的導(dǎo)電性不好的問題[56],但是不如干電極方便。綜上,本文的腦機(jī)接口采用的是單極導(dǎo)聯(lián)法和干電極采集技術(shù)。圖1.4國際標(biāo)準(zhǔn)10-20系統(tǒng)電極分布圖(a)單極導(dǎo)聯(lián)法(b)雙極導(dǎo)聯(lián)法圖1.5EEG導(dǎo)聯(lián)方法2.信號分析信號分析是研究腦電信號的核心,也是本文研究的關(guān)鍵問題。腦電信號分析主要包括預(yù)處理、特征提取及模式識別[57]。(1)預(yù)處理是指濾除腦電信號中的干擾信號,提高信號的信噪比;

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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碩士論文
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[9]基于腦機(jī)接口的控制及虛擬場景應(yīng)用研究[D]. 張璐琳.哈爾濱工程大學(xué) 2013
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本文編號:3278516

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