本文關(guān)鍵詞：基于運(yùn)動(dòng)想象的異步腦機(jī)接口系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：腦機(jī)接口(brain computer interface, BCI)是一種通過解讀人腦發(fā)出的信號(hào)來表達(dá)思想或者控制設(shè)備的技術(shù)，可以代替包括四肢在內(nèi)的神經(jīng)和肌肉系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)或其他設(shè)備間的交互。BCI的研究涉及到模式識(shí)別、信號(hào)處理、心理認(rèn)知等多個(gè)學(xué)科，是一種綜合性的技術(shù)。隨著科技的發(fā)展，BCI將會(huì)在輔助殘疾、醫(yī)療康復(fù)、工業(yè)控制等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。 在對近年來國內(nèi)外的相關(guān)資料和文獻(xiàn)進(jìn)行分析之后，本文以無創(chuàng)傷的腦電圖（electroencephalograph, EEG）信號(hào)作為BCI的信息來源，對基于運(yùn)動(dòng)想象的異步BCI系統(tǒng)進(jìn)行研究，這種BCI更加實(shí)用，它先要判斷人是否在想象，然后再做進(jìn)一步分析。本文的研究主要包括以下幾點(diǎn)： 1.針對運(yùn)動(dòng)想象腦電特征不突出的問題，本文分別從離線訓(xùn)練和反饋訓(xùn)練的角度對實(shí)驗(yàn)范式進(jìn)行設(shè)計(jì)，詳細(xì)探討了實(shí)驗(yàn)中的想象方式并提出想象與默數(shù)結(jié)合的方式，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明本文的設(shè)計(jì)是合理的。 2.針對異步腦機(jī)接口中空閑狀態(tài)難以檢測的問題提出本文的方法，即在采用二級(jí)分類策略的前提下，通過近似熵與公共空間模式（common spatial pattern，，CSP）分別從時(shí)間復(fù)雜度和空間模式上提取不同類型的腦電特征，訓(xùn)練出不同的分類器，再使用多分類器投票法提高判斷空閑狀態(tài)的正確率，對競賽數(shù)據(jù)處理的結(jié)果證明了該方法的有效性。 3.針對在線BCI系統(tǒng)中的延時(shí)問題，本文提出一種基于文件指針移動(dòng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理方法，能盡可能地保證實(shí)時(shí)性，并將處理結(jié)果及時(shí)傳給反饋界面或者控制設(shè)備。 基于上述3個(gè)方面的研究，本文設(shè)計(jì)了一套腦控制小車的異步BCI系統(tǒng)：通過中科新拓UEA-24BZ腦電放大器采集腦電數(shù)據(jù)，以計(jì)算機(jī)（PC）為上位機(jī)，采用VC++與Matlab編寫實(shí)驗(yàn)范式并處理數(shù)據(jù)，以STM32為下位機(jī)，將腦電信號(hào)處理的結(jié)果實(shí)時(shí)傳遞給下位機(jī)以控制小車。最后通過一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了系統(tǒng)在準(zhǔn)確性與實(shí)時(shí)性方面的性能。
【關(guān)鍵詞】：異步腦機(jī)接口 運(yùn)動(dòng)想象 反饋訓(xùn)練 空閑狀態(tài) 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP334.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題的來源及意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)10-12
• 1.2.1 國外研究動(dòng)態(tài)10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究動(dòng)態(tài)11-12
• 1.3 腦電信號(hào)介紹12-14
• 1.3.1 幾種常見的腦電信號(hào)12-13
• 1.3.2 用于 BCI 系統(tǒng)的腦電信號(hào)13
• 1.3.3 運(yùn)動(dòng)想象的生理基礎(chǔ)13-14
• 1.4 腦機(jī)接口的不同種類14-16
• 1.4.1 使用不同 EEG 的 BCI14-15
• 1.4.2 同步 BCI 與異步 BCI15-16
• 1.4.3 離線 BCI 與在線 BCI16
• 1.5 論文的研究目標(biāo)和內(nèi)容16-19
• 1.5.1 研究目標(biāo)16
• 1.5.2 研究內(nèi)容16-17
• 1.5.3 論文章節(jié)安排17-19
• 第2章 基于運(yùn)動(dòng)想象的異步 BCI 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)19-27
• 2.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖19
• 2.2 腦電信號(hào)的采集19-21
• 2.3 腦電信號(hào)處理平臺(tái)與實(shí)驗(yàn)界面21-24
• 2.3.1 腦電信號(hào)處理平臺(tái)21-22
• 2.3.2 實(shí)驗(yàn)界面22-24
• 2.4 控制小車的實(shí)現(xiàn)24-26
• 2.4.1 硬件實(shí)現(xiàn)24
• 2.4.2 軟件實(shí)現(xiàn)24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 實(shí)驗(yàn)范式與實(shí)驗(yàn)流程27-39
• 3.1 實(shí)驗(yàn)范式的設(shè)計(jì)27-30
• 3.1.1 離線訓(xùn)練的范式27-28
• 3.1.2 反饋訓(xùn)練的范式28-30
• 3.2 想象的方式30-33
• 3.2.1 想象的動(dòng)作31-32
• 3.2.2 想象的頻率32
• 3.2.3 其它心理作業(yè)與運(yùn)動(dòng)想象結(jié)合32-33
• 3.3 實(shí)驗(yàn)流程33-35
• 3.4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析35-38
• 3.4.1 樣本選取35-36
• 3.4.2 樣本篩選36-37
• 3.4.3 訓(xùn)練結(jié)果37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 異步 BCI 的腦電信號(hào)處理方法39-63
• 4.1 預(yù)處理39-42
• 4.1.1 腦電數(shù)據(jù)截取39-40
• 4.1.2 平均參考去噪40
• 4.1.3 帶通濾波40-42
• 4.2 特征提取方法42-50
• 4.2.1 近似熵42-44
• 4.2.2 功率譜估計(jì)44-47
• 4.2.3 公共空間模式47-50
• 4.2.4 特征提取方法選擇50
• 4.3 分類器50-56
• 4.3.1 Fisher 分類器50-52
• 4.3.2 支持向量機(jī)52-55
• 4.3.3 分類器的選擇55
• 4.3.4 多分類器投票55-56
• 4.4 空閑狀態(tài)檢測56-59
• 4.4.1 閾值法57-58
• 4.4.2 二級(jí)分類58
• 4.4.3 兩種策略的比較58-59
• 4.5 基于近似熵與 CSP 的空閑狀態(tài)檢測方法59-62
• 4.5.1 方法介紹60-61
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析61-62
• 4.6 本章小結(jié)62-63
• 第5章 在線系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)63-75
• 5.1 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理63-69
• 5.1.1 整體方案63-64
• 5.1.2 腦電數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式64-65
• 5.1.3 腦電數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新與處理65-67
• 5.1.4 在線系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的測試67-69
• 5.2 控制小車實(shí)驗(yàn)介紹69-73
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)方案69-71
• 5.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果71-73
• 5.3 本章小結(jié)73-75
• 第6章 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 課題總結(jié)75-76
• 6.2 展望76-77
• 6.2.1 本論文研究的展望76
• 6.2.2 腦機(jī)接口研究的展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 致謝81-83
• 個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果83

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：350477