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文檔簡(jiǎn)介
1、腦機(jī)接口技術(shù)(Brain-Computer Interfaces,BCI)是一種不依賴于肌肉組織和外周神經(jīng)系統(tǒng),通過(guò)不間斷的監(jiān)控大腦活動(dòng)中與用戶意圖相關(guān)的特定模式來(lái)完成與外部的交流,實(shí)現(xiàn)了人直接使用思維去控制外部設(shè)備的一種全新人機(jī)交互技術(shù)。腦機(jī)接口技術(shù)涉及生理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、信號(hào)處理和控制理論等多個(gè)學(xué)科,是一門綜合性技術(shù),隨著科技的發(fā)展,腦機(jī)接口技術(shù)將在醫(yī)療康復(fù)、生活?yuàn)蕵?lè)、軍事行動(dòng)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
由于腦電信號(hào)的微弱性、隨機(jī)
2、性等特點(diǎn),對(duì)非侵入式腦機(jī)接口記錄到的腦電信號(hào)進(jìn)行處理與識(shí)別顯得非常復(fù)雜和困難。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了基于穩(wěn)態(tài)視覺(jué)誘發(fā)電位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)的腦機(jī)接口系統(tǒng),并對(duì)時(shí)頻分析方法在SSVEP頻率提取中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,同時(shí)對(duì)腦機(jī)接口中錯(cuò)誤指令誘發(fā)的錯(cuò)誤相關(guān)負(fù)電位(Error Related Negativity,ERN)進(jìn)行了分析,提出一種新的ERN特征提取算法,主要工
3、作如下:
SSVEP信號(hào)的頻率分布和誘發(fā)的視覺(jué)刺激頻率有直接關(guān)聯(lián),本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于多頻率刺激源誘發(fā)SSVEP的腦機(jī)接口系統(tǒng),首先對(duì)采集到的腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理、空間濾波、時(shí)頻變換、頻率提取四個(gè)步驟的處理,其次對(duì)基于平滑偽Wigner-Ville分布(Smoothed Pseudo Wigner-Ville Distribution,SPWVD)的時(shí)頻分析方法在SSVEP中的應(yīng)用進(jìn)行了多方面的分析并與其他常用的頻率提取算法進(jìn)行比
4、較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SPWVD時(shí)頻分析方法在處理非平穩(wěn)腦電信號(hào)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn),雖然在短時(shí)間窗口下,SPWVD時(shí)頻分析方法的分類準(zhǔn)確率和信息傳輸率低于其他方法,但是這種方法對(duì)時(shí)間窗的長(zhǎng)度更加敏感,在長(zhǎng)時(shí)間窗下,時(shí)頻聯(lián)合分布更能反映信號(hào)的特點(diǎn)。隨著時(shí)間窗的不斷增加其效果提升明顯,在2.5秒時(shí)間窗下SPWVD時(shí)頻分析方法的分類準(zhǔn)確率和信息傳輸率就已超過(guò)其他常用方法。
然而腦機(jī)接口系統(tǒng)始終不可避免的會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤識(shí)別及錯(cuò)誤指令輸出情況,這是
5、限制腦機(jī)接口推廣與應(yīng)用的主要原因。由于ERN只存在于錯(cuò)誤監(jiān)測(cè)過(guò)程之中,而和執(zhí)行的具體任務(wù)相關(guān)性不強(qiáng),因此其可以融入在其他模式的腦機(jī)接口中,通過(guò)對(duì)腦電信號(hào)的二次檢測(cè)來(lái)判斷系統(tǒng)的識(shí)別和輸出是否正確,從而對(duì)錯(cuò)誤的識(shí)別進(jìn)行糾正,可以有效提高腦機(jī)接口的可靠性。針對(duì)單次ERN檢測(cè)困難、多通道數(shù)據(jù)易引起過(guò)擬合問(wèn)題,本文提出了一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將多通道的時(shí)域、頻域和空間域特征進(jìn)行兩次降維的方法,使這三種特征在互相補(bǔ)充與完善的同時(shí)避免了維度災(zāi)難,并且使用了
6、受試者操作曲線(Receiver Operating characteristic Curves,ROC)和曲線下面積(Area Under ROC,AUC)定性與定量的分析該方法的特點(diǎn)。雖然ERN信號(hào)受到個(gè)體差異性的影響大,但是這種多特征混合的特征提取算法的AUC依然能夠達(dá)到0.7818,高于任意單一特征的效果,并且隨著使用的電極通道數(shù)據(jù)的增加,效果有緩慢的提升。
因此,基于SSVEP和ERN的腦機(jī)接口具有較高的可靠性,將有
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