資料介紹
腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BC1)是近年來發(fā)展的一門新興的、多學(xué)科交義的人機(jī)接口技術(shù)。它是一種不依賴于人正常外圍神經(jīng)和肌肉組織而構(gòu)成的通訊系統(tǒng)。基于腦電圖(EEG)的腦機(jī)接口具有成本低、操作方便、對大腦無損傷等優(yōu)點(diǎn),是當(dāng)前腦機(jī)接口研究的主要方向。腦機(jī)接口系統(tǒng)的研究具有明確的臨床應(yīng)用背景,在康復(fù)醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域,它為肌肉運(yùn)動功能受損的人群,提供了一種全新的與外界信息交流的方式。因此,研究開發(fā)腦機(jī)接口系統(tǒng)具有重要意義。本文在查閱大量國內(nèi)外研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,以基于三維視覺刺激器的腦機(jī)接口系統(tǒng)為研究對象,設(shè)計并實(shí)現(xiàn)視覺刺激器,同時對左右手運(yùn)動想象過程中大腦感覺運(yùn)動皮層Mu節(jié)律的事件相關(guān)去同步(ERD)進(jìn)行了深入研究,具體研究內(nèi)容如下:
?、僭O(shè)計并實(shí)現(xiàn)三維視覺刺激器。本文采用了一種基于目標(biāo)關(guān)鍵動作的過程控制策略,通過控制靜態(tài)模型庫的動作序列進(jìn)而產(chǎn)生三維肢體運(yùn)動效果,保證了系統(tǒng)的實(shí)時性,有效性與可擴(kuò)展性。確定了以O(shè)penGL作為刺激器系統(tǒng)開發(fā)的核心技術(shù)方案,實(shí)現(xiàn)了三維模型的渲染與靈活控制。采用模型頂點(diǎn)與面片分開存儲的方式降低系統(tǒng)對存儲空間的占用率:應(yīng)用Gouraud明暗處理方法實(shí)現(xiàn)模型表面光滑渲染;設(shè)計了一種帶模型緩存區(qū)的多緩存機(jī)制解決動作實(shí)時性顯示問題;利用高精度多媒體定時方式完成動作的精確控制。經(jīng)過驗(yàn)證,系統(tǒng)滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。
?、谕瓿蛇\(yùn)動想象腦電特征的提取和識別。重點(diǎn)研究運(yùn)動想象Mu節(jié)律腦電信號的ERD特征。通過對比主流的時頻分析方法,本文采用希爾伯特黃變換(HHT)對腦電信號進(jìn)行時頻分析,得到腦電信號對應(yīng)的邊際譜與瞬時幅值譜。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)Fisher可分性判據(jù)準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)了不同受試者M(jìn)u節(jié)律顯若ERD的個性化特征分析,找到Mu節(jié)律的優(yōu)選頻帶與時間窗口參數(shù)。為進(jìn)一步提高腦電信號的信噪比,采用改進(jìn)公共空間模式(CSP)算法處理信號,并針對在少導(dǎo)聯(lián)條件下,腦電信號經(jīng)CSP濾波得到的標(biāo)量特征表現(xiàn)出的信息不穩(wěn)定問題,以及直接組合濾波信號表現(xiàn)出的特征向量空間過大問題,對特征選取做了改進(jìn)處理,結(jié)合時域二階矩能量分析方法,提取經(jīng)滑動窗截取降維后的能量特征,基于提取的特征對腦電信號進(jìn)行識別。
③設(shè)計并完成腦機(jī)接口系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)。本文設(shè)計了三種不同方式的視覺刺激:無目標(biāo)抓握、靜態(tài)目標(biāo)導(dǎo)向抓握、動態(tài)目標(biāo)導(dǎo)向抓握。對實(shí)驗(yàn)中的動作定時精度結(jié)果,腦電信號特征分類結(jié)果做出具體分析。本文對基于三維視覺刺激器的運(yùn)動想象腦機(jī)接口系統(tǒng)的研究,為后續(xù)從離線
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