基于ERP的交互式字符输入脑机接口系统

发布时间：2017-05-14 08:14

  本文关键词：基于ERP的交互式字符输入脑机接口系统，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：脑-机接口（brain-computer interface, BCI)系统能够不依赖于人体正常的肌肉神经组织，而是通过在人脑与外部设备之间建立一条特殊的通道，实现人与外界环境的交流与沟通。由于BCI系统在医疗、军事、科技及生活娱乐等众多领域具有巨大的潜在应用价值，该技术引起了国内外越来越多学者的关注。本文研宄基于事件相关电位(event-relatedpotential, ERP)的字符输入BCI系统，研宄内容主要包括以下几点： (1)系统方案的提出:本文设计了一种基于视觉ERP的交互式字符输入BCI系统，根据受试者实时脑电信号特征改变刺激呈现方式，以此作为反馈，从而给受试者一个有用的心理提示。通过人脑与计算机之间的实时交互，，能够方便受试者对实验状态及时进行调整，从而快速输出目标字符。交互式BCI系统方案的提出是本文的一个主要创新点。 (2)视觉刺激界面的设计：利用训练时得到的受试者脑电信号分类器模型对在线采集到的数据进行分类，计算出刺激界面矩阵中每个字符的分类器响应值，据此改变字符闪烁的亮度，即减小此分类器响应较小值所对应字符的亮度，增大分类器响应较大值所对应字符的亮度，从而获取更有利于分类的ERP信号（如P300、N200成分）。 (3)动态输出（dynamic output, DO)算法的研宄：传统字符输入BCI系统采用固定闪烁次数的方式，为保证输入准确率，一般输入速度较慢。动态输出方法则根据在线脑电数据确定何时输出，因此可以大大提高字符输入速度。本文比较了两种动态输出算法，包括基于贝叶斯线性判别分析（bayesian linear discriminant analysis, BLDA)的动态输出算法和基于贝叶斯后验概率的动态停止准则（dynamic stopping criterion, DSC)动态输出算法。本文利用这两种算法分别对在线测试的数据进行离线分析，并对其结果进行了比较。 通过对：10名受试者的脑电信号进行分析，实验结果表明，通过改变字符闪烁的亮度，该交互式系统能够获取更有利于分类的脑电信号，不仅提高了系统的通讯速率，同时也提高了字符识别的准确率。DSC动态输出算法能够在保证字符识别准确率的同时有效缩短输入时间。
【关键词】：脑机接口 交互式系统 事件相关电位 动态输出
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP334.7
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 脑机接口系统的定义及研究意义10-12
• 1.2 脑机接口系统研究方法12-15
• 1.3 BCI系统国内外研究现状15-16
• 1.4 本文的研究目的及研究内容16-17
• 1.5 本文内容安排17-19
• 第二章 视觉诱发电位及事件相关电位19-28
• 2.1 引言19
• 2.2 视觉诱发电位用于BCI系统的原理19-21
• 2.3 事件相关电位21-22
• 2.4 P300脑电信号22-24
• 2.5 N200脑电信号24-26
• 2.6 本章小结26-28
• 第三章 交互式字符输入BCI系统的实现28-39
• 3.1 实验所需要的硬件设备28-29
• 3.2 实验所需要的软件设施29-33
• 3.3.1 刺激系统的设计要求30-31
• 3.3.2 刺激系统设计的理论依据31-32
• 3.3.3 刺激序列的设计32-33
• 3.4 视觉刺激器的实现33-37
• 3.4.1 训练阶段34-35
• 3.4.2 在线测试阶段35-37
• 3.5 ERP信号的采集37-38
• 3.6 本章小结38-39
• 第四章 EEG信号的预处理与分类方法39-50
• 4.1 预处理39-40
• 4.2 特征提取40-41
• 4.3 分类器介绍41-45
• 4.3.1 Bayesian LDA分类器42-45
• 4.4 动态输出算法45-49
• 4.4.1 基于BLDA的动态输出算法45-46
• 4.4.2 基于贝叶斯后验概率的DSC动态输出算法46-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第五章 实验结果与讨论50-59
• 5.1 改变亮度与不变亮度实验结果与讨论50-54
• 5.1.1 实验结果50-54
• 5.1.2 讨论54
• 5.2 两种动态输出算法的离线数据分析54-57
• 5.2.1 实验结果54-57
• 5.2.2 讨论57
• 5.3 实验过程中一些参数的选取分析57-58
• 5.4 本章小结58-59
• 总结与展望59-62
• 全文总结59-60
• 未来工作的展望60-62
• 参考文献62-67
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果67-68
• 致谢68-69
• 附件69

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 杨立才,李佰敏,李光林,贾磊;脑-机接口技术综述[J];电子学报;2005年07期

2 何庆华,彭承琳,吴宝明;脑机接口技术研究方法[J];重庆大学学报(自然科学版);2002年12期

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本文编号：364648