2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、運(yùn)動(dòng)起始視覺誘發(fā)電位(motion-onset visual evoked potential, mVEP)近來被應(yīng)用于基于腦電的腦-機(jī)接口(brain-computer interface, BCI)系統(tǒng)之中。mVEP由運(yùn)動(dòng)刺激誘發(fā)產(chǎn)生,相較于其他的視覺誘發(fā)電位,mVEP具有較大的幅度和較小的被試間以及被試內(nèi)差異,且不容易引起視覺疲勞,因此 mVEP-BCI具有重要的應(yīng)用價(jià)值。最近,國(guó)內(nèi)外幾家研究單位陸續(xù)開展了 mVEP-BCI的研究

2、,但是就目前的進(jìn)展來看,分類識(shí)別正確率和信息傳輸效率仍有很大的進(jìn)步空間。本文主要圍繞以下這三點(diǎn)進(jìn)行了研究:
  第一,本論文在總結(jié)前人理論研究的基礎(chǔ)上,根據(jù) mVEP的信號(hào)特征,實(shí)現(xiàn)了基于 mVEP的實(shí)用化在線腦-機(jī)接口系統(tǒng)。我們采用水平移動(dòng)的方式作為視覺刺激模塊,成功的誘發(fā)出了高質(zhì)量的mVEP腦電信號(hào),并解析編碼了對(duì)應(yīng)的控制指令,實(shí)現(xiàn)了對(duì)虛擬紅色小球自由移動(dòng)的控制。同時(shí),依據(jù)被試實(shí)驗(yàn)結(jié)果,還簡(jiǎn)要分析了mVEP在被試間和被試內(nèi)的差

3、異性問題。
  第二,在被試特征差異的基礎(chǔ)上,本論文基于前面的工作,在之前構(gòu)建的mVEP-BCI的基礎(chǔ)上,將廣泛運(yùn)用于基于運(yùn)動(dòng)想象的腦-機(jī)接口系統(tǒng)等腦-機(jī)接口系統(tǒng)的CSP特征提取算法應(yīng)用到了mVEP-BCI中,并取得了不錯(cuò)的效果,有效的提升了mVEP-BCI的識(shí)別準(zhǔn)確率。
  第三,為了提高 mVEP-BCI的信息傳輸率,本論文構(gòu)建了一種新的適用于mVEP-BCI的動(dòng)態(tài)停止策略方法。mVEP是視覺運(yùn)動(dòng)反應(yīng)的一種頭皮腦電,一般

4、包含P1,N2和P2三種成分。通常情況下,需要通過幾次疊加來提高mVEP信號(hào)的信噪比,但是,更多的疊加次數(shù)意味著需要更多的任務(wù)時(shí)間,無(wú)疑會(huì)降低范式的執(zhí)行效率??紤]到被試狀態(tài)的不穩(wěn)定性,基于被試實(shí)時(shí) mVEP的信號(hào)質(zhì)量確定相應(yīng)的疊加次數(shù),對(duì)提高基于mVEP的腦-機(jī)接口系統(tǒng)的通信效率有非常重要的作用。在我們的研究中,根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的真實(shí)信息傳輸率,我們利用mVEP腦電信號(hào)的3個(gè)主要成分構(gòu)建了一個(gè)腦-機(jī)接口系統(tǒng)中實(shí)驗(yàn)刺激的動(dòng)態(tài)停止策略。在在線測(cè)

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