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文檔簡介
1、腦機接口(Brain Computer Interface,BCI)系統(tǒng)能夠?qū)⒋竽X意識轉(zhuǎn)換為控制外部設(shè)備的指令,涉及神經(jīng)科學(xué)、計算機科學(xué)、控制理論等多方面技術(shù)。其中,穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(Steady State Visual Evoked Potentials,SSVEP)信號作為腦電(Electroencephalogram,EEG)信號的一種,通過外部視覺刺激,就可以在大腦皮層產(chǎn)生特征明顯的節(jié)律性信號,具有一定的穩(wěn)定性和持續(xù)性。由于S
2、SVEP信號在刺激頻率位置的功率譜分量較為強烈,因此通過功率譜分析方法就可以提取其中的重要特征,在BCI系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。
然而,BCI系統(tǒng)對于SSVEP信號分析的準(zhǔn)確性、實時性和穩(wěn)定性有著較高的要求,如何以 SSVEP信號為基礎(chǔ),在線準(zhǔn)確分析SSVEP信號的特征,并設(shè)計出實時穩(wěn)定的在線BCI系統(tǒng),是當(dāng)前BCI系統(tǒng)研究的重點內(nèi)容之一。
本文以四分類意識識別作為問題的切入點,以提高SSVEP信號分析的準(zhǔn)確性、實時性
3、和穩(wěn)定性為目標(biāo),重點研究SSVEP信號分析的去偽跡、特征提取和分類識別算法,并通過和底層數(shù)據(jù)流傳輸技術(shù)相結(jié)合的方法提高在線系統(tǒng)的實時性和穩(wěn)定性。主要研究結(jié)果如下:
(1)設(shè)計和實現(xiàn)了SSVEP視覺刺激范式。選擇合適的刺激頻率,以便產(chǎn)生相對穩(wěn)定的SSVEP信號,并對SSVEP信號的離線識別方法和在線處理過程中所涉及的理論知識,以及BCI系統(tǒng)的整體設(shè)計思路進行了說明。
?。?)設(shè)計和實現(xiàn)了基于典型相關(guān)分析和主成分分析的SS
4、VEP信號識別算法。針對腦電信號中存在比較明顯的眼電偽跡,首先對常用的獨立成分分析算法和二階盲辨識算法進行了對比,然后設(shè)計出基于典型相關(guān)分析的二階盲辨識算法,提高了 SSVEP信號預(yù)處理的實時性。針對 SSVEP信號的實時特征提取和分類,比較典型相關(guān)分析技術(shù)相對于功率譜分析技術(shù)的處理速度優(yōu)勢,進一步針對典型相關(guān)分析所涉及到的通道選擇、通道個數(shù)選擇,以及樣本容量問題,采用主成分分析方法對典型相關(guān)分析過程進行改進,通過對原始SSVEP信號的
5、降維處理,在不影響識別準(zhǔn)確性的前提下,進一步提高了典型相關(guān)分析的實時性。
(3)設(shè)計和實現(xiàn)了基于SSVEP信號的在線BCI系統(tǒng)。針對SSVEP數(shù)據(jù)流的實時處理問題,采用多線程機制將整個處理過程分解為多個并發(fā)執(zhí)行的子任務(wù),并通過緩沖區(qū)策略解決線程之間的速度匹配問題;針對SSVEP數(shù)據(jù)流的流量變化問題,采用自適應(yīng)單向模糊推理對數(shù)據(jù)流的變化趨勢進行預(yù)測;針對線程并發(fā)造成的數(shù)據(jù)重組錯序問題,設(shè)計信號量同步與互斥方法對中間數(shù)據(jù)進行順序重
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