基于运动想象脑电的运动控制脑—机接口研究

发布时间：2018-01-10 17:22

本文关键词：基于运动想象脑电的运动控制脑—机接口研究　出处：《华侨大学》2012年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：脑-机接口(Brain-Computer Interface，BCI)系统是一种基于脑电信号，可以用来代替常规的脑外周神经和肌肉系统来实现与外界物体通讯与控制的技术。这几年，BCI技术在国内外得到了快速的发展，在军事、医疗、工业、康复等控制领域开始进行了应用。特别是在康复领域，BCI技术的诞生可以帮助许多大脑正常而中枢神经系统遭到严重损害的病者恢复交流和控制能力。在对国内外相关研究进行了解之后，本文对以运动想象脑电为基础的脑-机接口系统进行了一系列的研究，研究的内容包括了实验范例的设计、脑电信号采集、特征提取、模式分类、虚拟现实实验场景设计等,取得了一些有效的成果。在实验范例设计环节，提出了想象有颜色的手脚运动，通过实验证明了该方法较想象自然手脚运动在各种性能指标上均得到提高。针对目前脑-机接口中提取明显的脑电信号特征较难以及特征维数较多的缺陷，提出了一种多参数的公共空间频率模式(multi-parameter commonspatio-spectral Pattern，MCSSP)算法。并将该算法与CSP、CSSP两种原始算法进行比较，验证了MCSSP算法在处理低维数据样本更具有效性。另一方面，针对分类算法，，本文研究了岭回归、正则化Fisher线性判别、贝叶斯线性判别、支持向量机四种算法，并将这些算法对Graz数据集和自采集数据集进行验证和比较。得出BLDA分类算法在分类上更具有稳定性。其次，利用BLDA算法的分类优点，本文提出了一种用于异步脑-机接口系统新的空闲状态检测方法。本文基于以上所提到的关键技术的研究设计了一套在线脑-机接口系统:利用想象有颜色左右手任务实现对虚拟现实中小车方向的控制。采用中科新拓UEA-24BZ脑电放大器进行脑电数据采集，上位机采用VC++MFC平台设计了一套用于数据分析、传输的软件系统，最后通过虚拟现实场景小车运动的变化将结果反馈给受试者。
[Abstract]:Brain - Computer Interface ( BCI ) system is a kind of brain - computer interface ( BCI ) system , which can be used to replace the conventional brain peripheral nerve and muscle system to realize the communication and control of external objects . In recent years , BCI technology has been applied in the fields of military , medical , industrial and rehabilitation . After studying the relevant researches at home and abroad , a series of researches on the brain - computer interface system based on the motor imagination brain electricity are carried out in this paper . The research contents include the design of the experimental example , the acquisition of EEG signals , the feature extraction , the pattern classification , the virtual reality experiment scene design and so on . In this paper , a multi - parameter commonspace - spectral pattern ( MESS ) algorithm is proposed and compared with CSP and CSSP Ess . Based on the research of the key technology mentioned above , an online brain - computer interface system is designed : the control of the direction of the trolley in virtual reality is realized with the imagination of the left and right hand task . The computer is used to collect the EEG data by using the UEA - 24BZ brain electrical amplifier . The upper computer adopts VC ++ MFC platform to design a software system for data analysis and transmission . Finally , the result is fed back to the subject through the change of the virtual reality scene trolley movement .

【学位授予单位】：华侨大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP334.7

【参考文献】