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1、腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCT)技術(shù)是一種涉及神經(jīng)科學(xué)、信號(hào)檢測(cè)、信號(hào)處理、模式識(shí)別等多學(xué)科的交叉技術(shù)?;贐CI技術(shù)可以達(dá)到不依賴于人的外圍神經(jīng)和肌肉,直接與外界進(jìn)行通信或控制的目的。目前的BCI技術(shù)主要致力于為思維正常但運(yùn)動(dòng)功能殘缺的人提供新型的彌補(bǔ)功能和對(duì)外信息交流手段。
視覺誘發(fā)電位(Visual Evoked Potential,VEP)是神經(jīng)系統(tǒng)接受視覺刺激所產(chǎn)生的特定腦電信
2、號(hào),具有檢測(cè)和處理方法相對(duì)簡(jiǎn)單且準(zhǔn)確率高的特點(diǎn),使用者可以利用在不同功能的視覺刺激器作用下產(chǎn)生的VEP對(duì)外部設(shè)備進(jìn)行選擇、控制和簡(jiǎn)單交流??梢姡赩EP的BCI系統(tǒng)具有較好的應(yīng)用前景。為此,本文圍繞VEP信號(hào)的處理方法展開研究,具體研究成果如下:
(1)基于腦地形圖技術(shù)的VEP信號(hào)預(yù)處理方法
針對(duì)VEP信號(hào)微弱、背景噪聲較嚴(yán)重的問題,提出了基于腦地形圖技術(shù)的VEP信號(hào)預(yù)處理方法。即利用腦頻率地形圖技術(shù)對(duì)多導(dǎo)
3、聯(lián)VEP信號(hào)進(jìn)行分析,確定最能代表視覺刺激誘發(fā)電位的腦電信號(hào)導(dǎo)聯(lián),并對(duì)傳統(tǒng)累加平均法進(jìn)行改進(jìn),使這些導(dǎo)聯(lián)信號(hào)按刺激時(shí)間對(duì)齊并進(jìn)行單次累加平均,減少了重復(fù)實(shí)驗(yàn)的次數(shù)和計(jì)算時(shí)間,并取得了較好的濾波效果。
(2)基于B樣條小波變換的VEP特征提取方法
根據(jù)視覺誘發(fā)電位的非平穩(wěn)性及小波變換的多分辯率分解特性,提出基于B樣條小波變換的特征提取方法。即利用B樣條小波變換法對(duì)視覺誘發(fā)電位信號(hào)進(jìn)行處理,依據(jù)小波分解過程中產(chǎn)生
4、的小波系數(shù)提取目標(biāo)刺激的特征信息。結(jié)果表明,獲得的特征向量可明顯重構(gòu)出VEP信號(hào)特有的P100,N200和P300成分。
(3)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器設(shè)計(jì)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有對(duì)任意非線性函數(shù)的逼近能力及較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力。為提高對(duì)視覺誘發(fā)電位的識(shí)別率及穩(wěn)健性,提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法并在BCI系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用。將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,利用從視覺誘發(fā)電位中獲取的特征樣本進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),對(duì)待
5、檢測(cè)信號(hào)進(jìn)行模式識(shí)別,驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的有效性,同時(shí),為類似BCI系統(tǒng)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
(4)視覺刺激實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
依據(jù)視覺誘發(fā)電位產(chǎn)生的原理,在VC++環(huán)境下完成了視覺刺激器的設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)研究,具體包括實(shí)驗(yàn)一和實(shí)驗(yàn)二。其中,實(shí)驗(yàn)一為基于棋盤格翻轉(zhuǎn)視覺刺激器的實(shí)驗(yàn),通過該實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了受試者有意識(shí)的目標(biāo)選擇能夠產(chǎn)生特定的誘發(fā)腦電波形;實(shí)驗(yàn)二為基于九宮格數(shù)字碼盤視覺刺激器的目標(biāo)選擇系統(tǒng)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)中受試者在多個(gè)數(shù)
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