基于ERN反馈的MI-BCI系统研究与实现
发布时间：2021-04-28 03:15
脑-机接口（Brain Computer Interfaces,BCI）包括多种模式,其中运动想象脑-机接口（Motor Imagery Brain-Computer Interface,MI-BCI）通过解码运动想象激发脑电信号的节律变化,控制外部装置,应用领域广泛。本文以实现脑电信号控制智能机器人的前进、左转和右转为目标,以单次检测错误相关负电位（Error Related Negativity,ERN）为切入点,进而实现系统自主识别错误的运动想象分类,重点解决MI-BCI工程系统中反馈效果差的问题。研究过程中,以三分类运动想象测试对象,着重解决基于ERN反馈的MI-BCI系统的结构设计、实验范式的设计、运动想象特征提取技术、ERN反馈装置技术、ERN单次特征提取及检测技术、系统控制平台的搭建等一系列工程技术问题。主要完成工作包括:（1）设计了在线运动想象诱发ERN实验范式。实验基于运动想象在线处理系统,采用屏幕显示运动想象分类识别结果诱发ERN;通过对屏幕显示出现时刻打标,定位ERN的起始点,完成对受试者感知错误时刻准确定位,为后续ERN时域分析提供可靠时间参考点。（2）设计了运...
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 MI-BCI技术研究现状
1.3 存在问题及研究趋势
1.4 解决思路
1.5 研究内容和论文结构
2 关键技术研究
2.1 系统功能分析与结构设计
2.2 实验范式的设计
2.2.1 离线运动想象实验范式
2.2.2 在线运动想象诱发ERN实验范式
2.3 运动想象特征提取技术
2.3.1 小波变换提取运动想象特征
2.3.2 小波包分解提取运动想象特征
2.3.3 CSP提取运动想象特征
2.3.4 AR功率谱估计提取运动想象特征
2.3.5 运动想象特征分类结果对比
2.4 ERN单次特征提取及检测技术
2.4.1 技术难点
2.4.2 去除伪迹
2.4.3 ERN激活区域分析
2.4.4 ERN时域特性分析
2.4.5 提取ERN特征
2.4.6 ERN特征优化
2.4.7 五折交叉验证结果
2.5 本章小结
3 基于ERN反馈的MI-BCI系统设计
3.1 信号采集模块设计
3.1.1 实验范式刺激程序的设计
3.1.2 采集电极导联的设计
3.1.3 Scan4.5软件参数的设置
3.2 运动想象在线分类识别模块设计
3.2.1 EEG预处理模块设计
3.2.2 运动想象特征提取模块
3.2.3 离线训练模型
3.3 ERN反馈装置
3.4 外部装置控制模块
3.5 硬件和软件基础
3.6 系统控制平台设计
3.6.1 系统控制平台框架设计
3.6.2 系统控制平台工作模式设计
3.6.3 与EEG采集系统的通信
3.6.4 与E-Prime通信
3.6.5 调用MATLAB程序
3.6.6 外部装置通信
3.7 小结
4 基于ERN反馈的MI-BCI系统实现
4.1 受试者的选择
4.2 系统在线测试准备工作
4.3 系统在线测试
4.4 测试结果及分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文及参与的项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波变换和盲源分离的P300识别算法研究[J]. 胡春海,信思旭,刘斌,刘永红. 计量学报. 2017(02)
[2]基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类算法[J]. 崔刚强,夏良斌,梁建峰,涂敏. 生物医学工程学杂志. 2016(06)
[3]基于左右手运动想象单通道脑电信号的预处理研究[J]. 李松,伏云发,杨秋红,刘传伟,孙会文. 生物医学工程学杂志. 2016(05)
[4]高精度微弱脑电检测数模混合控制芯片系统[J]. 孙建辉,刘军涛,徐声伟,盖淑萍,蔡新霞. 仪器仪表学报. 2016(05)
[5]基于马尔科夫切换过程的运动想象信号分类[J]. 吴俊,杨雅,俞祝良,顾正晖,李远清. 中国生物医学工程学报. 2014(06)
[6]基于时-频-空间域的运动想象脑电信号特征提取方法研究[J]. 王月茹,李昕,李红红,邵成成,应立娟,吴水才. 生物医学工程学杂志. 2014(05)
[7]基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别[J]. 周瑛,罗志增. 华中科技大学学报(自然科学版). 2013(S1)
[8]一种基于盲源分离的眼电伪迹自动去除方法[J]. 计瑜,沈继忠,施锦河. 浙江大学学报(工学版). 2013(03)
[9]基于小波变换和时域能量熵的P300特征提取算法[J]. 王攀,沈继忠,施锦河. 仪器仪表学报. 2011(06)
[10]三维虚拟现实环境中基于EEG的异步BCI小车导航系统[J]. 赵启斌,张丽清,CICHOCKI Andrzej. 科学通报. 2008(23)
博士论文
[1]运动想象脑—机接口的神经机制与识别算法研究[D]. 张锐.电子科技大学 2015
硕士论文
[1]基于异步在线BCI的机器人导航系统研究[D]. 张利朋.郑州大学 2016
[2]基于盲源分离的眼电伪迹去除技术研究[D]. 张姗姗.郑州大学 2014
本文编号：3164693
【文章来源】：郑州大学河南省 211工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 MI-BCI技术研究现状
1.3 存在问题及研究趋势
1.4 解决思路
1.5 研究内容和论文结构
2 关键技术研究
2.1 系统功能分析与结构设计
2.2 实验范式的设计
2.2.1 离线运动想象实验范式
2.2.2 在线运动想象诱发ERN实验范式
2.3 运动想象特征提取技术
2.3.1 小波变换提取运动想象特征
2.3.2 小波包分解提取运动想象特征
2.3.3 CSP提取运动想象特征
2.3.4 AR功率谱估计提取运动想象特征
2.3.5 运动想象特征分类结果对比
2.4 ERN单次特征提取及检测技术
2.4.1 技术难点
2.4.2 去除伪迹
2.4.3 ERN激活区域分析
2.4.4 ERN时域特性分析
2.4.5 提取ERN特征
2.4.6 ERN特征优化
2.4.7 五折交叉验证结果
2.5 本章小结
3 基于ERN反馈的MI-BCI系统设计
3.1 信号采集模块设计
3.1.1 实验范式刺激程序的设计
3.1.2 采集电极导联的设计
3.1.3 Scan4.5软件参数的设置
3.2 运动想象在线分类识别模块设计
3.2.1 EEG预处理模块设计
3.2.2 运动想象特征提取模块
3.2.3 离线训练模型
3.3 ERN反馈装置
3.4 外部装置控制模块
3.5 硬件和软件基础
3.6 系统控制平台设计
3.6.1 系统控制平台框架设计
3.6.2 系统控制平台工作模式设计
3.6.3 与EEG采集系统的通信
3.6.4 与E-Prime通信
3.6.5 调用MATLAB程序
3.6.6 外部装置通信
3.7 小结
4 基于ERN反馈的MI-BCI系统实现
4.1 受试者的选择
4.2 系统在线测试准备工作
4.3 系统在线测试
4.4 测试结果及分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
个人简历、在学期间发表的学术论文及参与的项目
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波变换和盲源分离的P300识别算法研究[J]. 胡春海,信思旭,刘斌,刘永红. 计量学报. 2017(02)
[2]基于小波多尺度分析和极限学习机的癫痫脑电分类算法[J]. 崔刚强,夏良斌,梁建峰,涂敏. 生物医学工程学杂志. 2016(06)
[3]基于左右手运动想象单通道脑电信号的预处理研究[J]. 李松,伏云发,杨秋红,刘传伟,孙会文. 生物医学工程学杂志. 2016(05)
[4]高精度微弱脑电检测数模混合控制芯片系统[J]. 孙建辉,刘军涛,徐声伟,盖淑萍,蔡新霞. 仪器仪表学报. 2016(05)
[5]基于马尔科夫切换过程的运动想象信号分类[J]. 吴俊,杨雅,俞祝良,顾正晖,李远清. 中国生物医学工程学报. 2014(06)
[6]基于时-频-空间域的运动想象脑电信号特征提取方法研究[J]. 王月茹,李昕,李红红,邵成成,应立娟,吴水才. 生物医学工程学杂志. 2014(05)
[7]基于归一化AR模型谱值的运动想像脑电识别[J]. 周瑛,罗志增. 华中科技大学学报(自然科学版). 2013(S1)
[8]一种基于盲源分离的眼电伪迹自动去除方法[J]. 计瑜,沈继忠,施锦河. 浙江大学学报(工学版). 2013(03)
[9]基于小波变换和时域能量熵的P300特征提取算法[J]. 王攀,沈继忠,施锦河. 仪器仪表学报. 2011(06)
[10]三维虚拟现实环境中基于EEG的异步BCI小车导航系统[J]. 赵启斌,张丽清,CICHOCKI Andrzej. 科学通报. 2008(23)
博士论文
[1]运动想象脑—机接口的神经机制与识别算法研究[D]. 张锐.电子科技大学 2015
硕士论文
[1]基于异步在线BCI的机器人导航系统研究[D]. 张利朋.郑州大学 2016
[2]基于盲源分离的眼电伪迹去除技术研究[D]. 张姗姗.郑州大学 2014
本文编号：3164693
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