基于稳态视觉诱发电位的脑—机接口研究与设计
发布时间：2022-07-29 19:45
脑-机接口是一种新兴的人机交互方式,它的应用领域广泛,是一项极具潜力的研究科目,并具有很高的实际应用价值。本篇论文旨在通过对脑-机接口中刺激方式以及信号分析方法的研究,高效、快速、可靠地提取信号特征,并通过增加刺激选项,有效地增加SSVEP在CRT显示器上的可用性。在大量查阅文献的基础之上,作者选定了稳态视觉诱发电位作为研究课题。原因在于它是目前脑-机接口研究领域中信号处理速度较快也较为可行的一种研究方法,本文的工作主要集中于实验设计与信号处理方法两个方面。在实验设计方面的具体工作如下:首先根据CRT显示器的特有刺激属性（刺激形式为方波而非正弦波）,只选择刺激时间间隔为CRT显示器刺激时间间隔整数倍的少数几个频率选项作为SSVEP的刺激频率,以避免方波刺激引起的谐波对实验效果的干扰。并针对单一选项SSVEP以及多选项SSVEP在不同屏幕刷新率下的实验结果进行了分析。而后,针对CRT显示器刺激选项较少这一特点,本文提出了混合频率刺激的概念。混合频率刺激的大致思想是,将两种频率进行结合,同时使用两种频率对被试进行刺激。在混合频率刺激的实验中,作者尝试了多种组合,最终发现,两种频率的刺激逐一...
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 脑-机接口基本概念和研究意义
1.1.1 脑-机接口的基本概念
1.1.2 脑-机接口的研究意义
1.2 国内外发展现状与研究进展
1.2.1 脑-机接口中脑电信号的研究方法
1.2.2 国内外研究概况
1.3 脑-机接口研究中主要存在的问题与改进方向
1.4 本文的主要工作
2 基于SSVEP的脑机接口系统设计方案
2.1 SSVEP的基本概念及研究意义
2.1.1 SSVEP的基本概念
2.1.2 SSVEP的主要优点及研究意义
2.2 视觉刺激器与脑电采集系统
2.2.1 视觉刺激器
2.2.2 脑电采集系统与开发软件
2.2.3 实验平台设计
2.3 实验方法介绍
2.3.1 单一频率刺激SSVEP的实验方法
2.3.2 四选项的单频SSVEP频率刺激
2.3.3 混合频率刺激SSVEP的实验方法
2.4 实验步骤
3 单频刺激的SSVEP信号分析结果
3.1 基于滑动平均与软域值提取的单频SSVEP信号检测
3.1.1 滑动平均分析方法介绍
3.1.2 阈值判断方法介绍
3.2 基于小波分析与AR模型的单频SSVEP信号检测
3.2.1 小波分析方法介绍
3.2.2 多分辨率Mallat算法(MltiResolution Mallat Analysis)
3.2.3 AR参数模型介绍
3.3 结果分析
3.3.1 滑动平均与软域值选取处理方法检测结果
3.3.2 小波分析与AR模型分析处理方法检测结果
3.4 实验结果分析
4 多选项刺激与混合频率刺激的SSVEP信号分析结果
4.1 多选项SSVEP刺激实验与分析结果
4.1.1 多选项SSVEP刺激实验方案
4.1.2 实验结果分析
4.2 混合频率刺激的SSVEP实验与信号分析结果
4.2.1 混合频率刺激SSVEP刺激实验方案
4.2.2 混合频率刺激SSVEP实验结果
4.2.3 实验结果分析
4.3 基于混合频率刺激的视觉拨号系统
4.3.1 拨号系统界面设计
4.3.2 拨号系统实验流程
4.3.3 拨号系统实验结果分析
5 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 对本文研究工作的思考
5.3 对于SSVEP以及脑-机接口系统的展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波变换和AR参数模型的脑电信号识别方法[J]. 徐宝国,宋爱国. 数据采集与处理. 2008(05)
[2]脑-机接口的研究现状与挑战[J]. 张莉,何传红,何为. 现代科学仪器. 2007(02)
[3]基于多分辨分析的时频分析[J]. 纪跃波,秦树人,汤宝平. 振动与冲击. 2002(01)
[4]基于自适应移动平均的脑事件关联电位单次提取[J]. 齐春,梁德群,江学锋. 生物医学工程学杂志. 2001(01)
[5]基于脑电信号的脑—计算机接口[J]. 程明,高上凯,张琳. 北京生物医学工程. 2000(02)
[6]Mallat 塔式算法在一维信号处理中的应用研究[J]. 陈东义,曹长修,朱冰莲. 重庆大学学报(自然科学版). 1999(04)
博士论文
[1]基于脑电信号的脑—计算机接口的研究[D]. 程明.清华大学 2004
硕士论文
[1]脑机接口视觉刺激器的设计[D]. 肖小军.中国地质大学（北京） 2009
[2]基于AR模型的脑电信号特征提取与识别[D]. 邹清.中南大学 2008
[3]基于EEG的BCI的研究与设计[D]. 魏文庆.浙江大学 2007
本文编号：3667071
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 脑-机接口基本概念和研究意义
1.1.1 脑-机接口的基本概念
1.1.2 脑-机接口的研究意义
1.2 国内外发展现状与研究进展
1.2.1 脑-机接口中脑电信号的研究方法
1.2.2 国内外研究概况
1.3 脑-机接口研究中主要存在的问题与改进方向
1.4 本文的主要工作
2 基于SSVEP的脑机接口系统设计方案
2.1 SSVEP的基本概念及研究意义
2.1.1 SSVEP的基本概念
2.1.2 SSVEP的主要优点及研究意义
2.2 视觉刺激器与脑电采集系统
2.2.1 视觉刺激器
2.2.2 脑电采集系统与开发软件
2.2.3 实验平台设计
2.3 实验方法介绍
2.3.1 单一频率刺激SSVEP的实验方法
2.3.2 四选项的单频SSVEP频率刺激
2.3.3 混合频率刺激SSVEP的实验方法
2.4 实验步骤
3 单频刺激的SSVEP信号分析结果
3.1 基于滑动平均与软域值提取的单频SSVEP信号检测
3.1.1 滑动平均分析方法介绍
3.1.2 阈值判断方法介绍
3.2 基于小波分析与AR模型的单频SSVEP信号检测
3.2.1 小波分析方法介绍
3.2.2 多分辨率Mallat算法(MltiResolution Mallat Analysis)
3.2.3 AR参数模型介绍
3.3 结果分析
3.3.1 滑动平均与软域值选取处理方法检测结果
3.3.2 小波分析与AR模型分析处理方法检测结果
3.4 实验结果分析
4 多选项刺激与混合频率刺激的SSVEP信号分析结果
4.1 多选项SSVEP刺激实验与分析结果
4.1.1 多选项SSVEP刺激实验方案
4.1.2 实验结果分析
4.2 混合频率刺激的SSVEP实验与信号分析结果
4.2.1 混合频率刺激SSVEP刺激实验方案
4.2.2 混合频率刺激SSVEP实验结果
4.2.3 实验结果分析
4.3 基于混合频率刺激的视觉拨号系统
4.3.1 拨号系统界面设计
4.3.2 拨号系统实验流程
4.3.3 拨号系统实验结果分析
5 总结与展望
5.1 研究总结
5.2 对本文研究工作的思考
5.3 对于SSVEP以及脑-机接口系统的展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波变换和AR参数模型的脑电信号识别方法[J]. 徐宝国,宋爱国. 数据采集与处理. 2008(05)
[2]脑-机接口的研究现状与挑战[J]. 张莉,何传红,何为. 现代科学仪器. 2007(02)
[3]基于多分辨分析的时频分析[J]. 纪跃波,秦树人,汤宝平. 振动与冲击. 2002(01)
[4]基于自适应移动平均的脑事件关联电位单次提取[J]. 齐春,梁德群,江学锋. 生物医学工程学杂志. 2001(01)
[5]基于脑电信号的脑—计算机接口[J]. 程明,高上凯,张琳. 北京生物医学工程. 2000(02)
[6]Mallat 塔式算法在一维信号处理中的应用研究[J]. 陈东义,曹长修,朱冰莲. 重庆大学学报(自然科学版). 1999(04)
博士论文
[1]基于脑电信号的脑—计算机接口的研究[D]. 程明.清华大学 2004
硕士论文
[1]脑机接口视觉刺激器的设计[D]. 肖小军.中国地质大学（北京） 2009
[2]基于AR模型的脑电信号特征提取与识别[D]. 邹清.中南大学 2008
[3]基于EEG的BCI的研究与设计[D]. 魏文庆.浙江大学 2007
本文编号：3667071
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