基于稳态视觉诱发电位的脑机接口研究

发布时间：2017-10-21 15:21

  本文关键词：基于稳态视觉诱发电位的脑机接口研究

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【摘要】：当今,残疾人运动障碍的问题受到了社会的广泛关注。有关大脑皮层机制和基于脑电信号(EEG)通讯的研究正在步入正轨,在神经元信号、硬件和软件取得了一定的发展,以前这些技术是不存在或者代价很昂贵。脑-机接口(BCI)技术能够帮助到残疾人:脑-机接口系统采集用户的脑电信号,然后进行分析处理,实现人脑与外部设备的通讯,从而控制外部设备。当实验对象的视网膜处于兴奋状态时,大脑会产生一个稳态视觉诱发电位。目前,基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口系统由于具有不需要训练,信息传输率高的优点,被广泛应用。本文将采用基于SSVEP的脑机接口系统:在电脑屏幕上有多个闪烁的点,实验对象盯着其中一个目标闪烁点,然后采集对象的脑电信号,进行离线分析。首先,刺激界面是基于LCD显示屏设计的。然后,采集到的EEG信号经过巴特沃斯带通滤波器去除噪声信号。对去噪后的信号进行时频分析提取信号的频谱特征,本文将使用希尔伯特黄变换以及小波变换。最后,本文将分别采用FFT变换和典型相关性分析的方法对脑电信号进行分类。本文实验结果表明,对信号进行多通道空域滤波可以更好地消除噪声。同时,不同的实验对象之间存在着脑电信号的变异性,从而影响识别准确率。结合希尔伯特黄变换的FFT频谱分析的方法表明,实验对象的脑电信号会在目标刺激频率和其谐波频率处产生峰值。最后,基于典型相关性分析的方法得到了较高的信号分类准确率。
【关键词】：脑-机接口 稳态视觉诱发电位 特征提取 脑电信号 快速傅里叶变换 典型相关性分析
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7;R338;C913.69
【目录】：

• ABSTRACT7-8
• 摘要8-12
• INDEX LIST OF ABBREVIATIONS12-13
• CHAPTER Ⅰ-INTRODUCTION13-25
• Ⅰ.1 BRAIN-COMPUTER INTERFACE13-20
• Ⅰ.1.1 Motor control, a need for humans13-14
• Ⅰ.1.2 Brain mechanisms in regards to motor control14-15
• Ⅰ.1.3 Electroencephalography (EEG), a measurement method15-19
• Ⅰ.1.4 Computers, an acquisition tool19-20
• Ⅰ.2 EEG-BASED BCI SYSTEMS20-24
• Ⅰ.2.1 History20
• Ⅰ.2.2 Terminology20-21
• Ⅰ.2.3 Research applications21-23
• Ⅰ.2.4 Structure of EEG-based BCI systems23-24
• Ⅰ.3 RESEARCH CONTENT OF THE STUDY24-25
• CHAPTER Ⅱ-STEADY-STATE VISUALLY EVOKED POTENTIALS25-34
• Ⅱ.1 VISUALLY EVOKED POTENTIALS (VEPS)25-27
• Ⅱ.1.1 Blinking, a possible validation for induced VEP25-26
• Ⅱ.1.2 Visually Evoked Potential (VEP), the cortex response26-27
• Ⅱ.1.3 Terminology27
• Ⅱ.2 VISUAL STIMULATOR27-31
• Ⅱ.2.1 LCD display among three types28-29
• Ⅱ.2.2 Low-frequency band among three ranges29-30
• Ⅱ.2.3 Other parameters30-31
• Ⅱ.3 SSVEP RESPONSE PROCESSING31-34
• Ⅱ.3.1 Signal acquisition32-33
• Ⅱ.3.2 Output feedback33
• Ⅱ.3.3 Signal processing33-34
• CHAPTER Ⅲ-SYSTEM AND EXPERIMENT SCHEME34-39
• Ⅲ.1 EEG SIGNALS ACQUISITION: MATERIALS AND SYSTEM34-38
• Ⅲ.1.1 Materials, pre-requisites for acquisition34-35
• Ⅲ.1.2 Flash, the visual stimulator software35-36
• Ⅲ.1.3 Syn Amps2/RT, the signal acquisition, and amplifier system36-37
• Ⅲ.1.4 SCAN 4.3, the acquisition software37-38
• Ⅲ.2 EEG SIGNALS ACQUISITION: EXPERIMENT CONDITIONS AND TASK38-39
• Ⅲ.2.1 Subjects38
• Ⅲ.2.2 Flicker stimuli38
• Ⅲ.2.3 EEG recording38
• Ⅲ.2.4 Experimental paradigm38-39
• CHAPTER Ⅳ-ALGORITHMS AND RESULTS39-48
• Ⅳ.1 SSVEP SIGNAL RECOGNITION39-41
• Ⅳ.1.1 SSVEP pre-processing39-40
• Ⅳ.1.2 Hilbert-Huang Transform (HHT) and Fast-Fourier Transform (FFT)40
• Ⅳ.1.3 Wavelet transform and Canonical Correlation Analysis (CCA)40-41
• Ⅳ.2 EVALUATION METHOD41-44
• Ⅳ.3 RESULTS44-48
• Ⅳ.3.1 SSVEP pre-processing44-45
• Ⅳ.3.2 HHT and FFT45-46
• Ⅳ.3.3 Wavelet transforms and CCA46-48
• CHAPTER Ⅴ- CONCLUSION AND FUTURE WORK48-51
• Ⅴ.1 CONCLUSION48-49
• Ⅴ.2 FUTURE WORK49-51
• REFERENCES51-56
• ACKNOWLEDGEMENTS56-57
• 附件57

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本文编号：1074069