基于視覺誘發(fā)電位的腦機(jī)接口技術(shù)研究.pdf

1、腦機(jī)接口（Brain-Computer Interface，BCT）技術(shù)是一種涉及神經(jīng)科學(xué)、信號檢測、信號處理、模式識別等多學(xué)科的交叉技術(shù)?；贐CI技術(shù)可以達(dá)到不依賴于人的外圍神經(jīng)和肌肉，直接與外界進(jìn)行通信或控制的目的。目前的BCI技術(shù)主要致力于為思維正常但運動功能殘缺的人提供新型的彌補功能和對外信息交流手段。
　　 視覺誘發(fā)電位（Visual Evoked Potential，VEP）是神經(jīng)系統(tǒng)接受視覺刺激所產(chǎn)生的特定腦電信

2、號，具有檢測和處理方法相對簡單且準(zhǔn)確率高的特點，使用者可以利用在不同功能的視覺刺激器作用下產(chǎn)生的VEP對外部設(shè)備進(jìn)行選擇、控制和簡單交流。可見，基于VEP的BCI系統(tǒng)具有較好的應(yīng)用前景。為此，本文圍繞VEP信號的處理方法展開研究，具體研究成果如下：
　　 （1）基于腦地形圖技術(shù)的VEP信號預(yù)處理方法
　　 針對VEP信號微弱、背景噪聲較嚴(yán)重的問題，提出了基于腦地形圖技術(shù)的VEP信號預(yù)處理方法。即利用腦頻率地形圖技術(shù)對多導(dǎo)

3、聯(lián)VEP信號進(jìn)行分析，確定最能代表視覺刺激誘發(fā)電位的腦電信號導(dǎo)聯(lián)，并對傳統(tǒng)累加平均法進(jìn)行改進(jìn)，使這些導(dǎo)聯(lián)信號按刺激時間對齊并進(jìn)行單次累加平均，減少了重復(fù)實驗的次數(shù)和計算時間，并取得了較好的濾波效果。
　　 （2）基于B樣條小波變換的VEP特征提取方法
　　 根據(jù)視覺誘發(fā)電位的非平穩(wěn)性及小波變換的多分辯率分解特性，提出基于B樣條小波變換的特征提取方法。即利用B樣條小波變換法對視覺誘發(fā)電位信號進(jìn)行處理，依據(jù)小波分解過程中產(chǎn)生

4、的小波系數(shù)提取目標(biāo)刺激的特征信息。結(jié)果表明，獲得的特征向量可明顯重構(gòu)出VEP信號特有的P100，N200和P300成分。
　　 （3）基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類器設(shè)計
　　 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有對任意非線性函數(shù)的逼近能力及較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力。為提高對視覺誘發(fā)電位的識別率及穩(wěn)健性，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法并在BCI系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用。將實驗數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測試集，利用從視覺誘發(fā)電位中獲取的特征樣本進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，對待

5、檢測信號進(jìn)行模式識別，驗證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的有效性，同時，為類似BCI系統(tǒng)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
　　 （4）視覺刺激實驗設(shè)計
　　 依據(jù)視覺誘發(fā)電位產(chǎn)生的原理，在VC++環(huán)境下完成了視覺刺激器的設(shè)計及實驗研究，具體包括實驗一和實驗二。其中，實驗一為基于棋盤格翻轉(zhuǎn)視覺刺激器的實驗，通過該實驗驗證了受試者有意識的目標(biāo)選擇能夠產(chǎn)生特定的誘發(fā)腦電波形；實驗二為基于九宮格數(shù)字碼盤視覺刺激器的目標(biāo)選擇系統(tǒng)實驗，實驗中受試者在多個數(shù)