基于稳态视觉诱发电位的脑控机械绘图系统的研究

摘要

脑机接口（Brain-computer interface，BCI）是一种将具有意图的脑电信号转换成计算机指令的智能系统。它不同于人体大脑与肌肉组织的通讯方式，实现人脑直接与外部设备通讯，形成了一种全新的大脑信息输出方式，在医学康复、智能控制、娱乐等领域具有广泛的应用前景。
　　目前，脑机接口的发展正逐渐从实验室研究阶段走向实际应用阶段，特别是基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑机接口具有操作简便，信息传输率高，无需训练等优点，受到了科研人员的青睐。在基于稳态视觉诱发电位的脑机接口实验中，操作人员受到视觉刺激器长时间的反复刺激往往产生视觉疲劳，影响结果的准确性。
　　论文设计实现了一套基于SSVEP的脑控机械绘图系统，这套系统可以实现瘫痪病人的绘图梦想。文章的主要研究工作如下:
　　1.论文分别采用典型相关分析方法(CCA)和功率谱估计(PSDA)对SSVEP信号进行快速分析，同时比较了两种方法的特征提取结果，综合结果表明CCA方法能更准确地提SSVEP信号频率特征，提高了系统的整体性能。
　　2.文章通过设计稳态视觉诱发电位采集实验的2个阶段来研究基于SSVEP的脑机接口疲劳脑电的检测。本文采用功率谱估计方法分析清醒阶段和疲劳阶段的脑电各频段频谱和相关指标，结合主观疲劳量表综合分析受试者的疲劳程度，并通过分析结果优化视觉刺激机制，从而达到减轻被试者的视觉疲劳和提高系统整体性能的目的。
　　3.论文设计了基于SSVEP的实时脑控机械绘图系统在LabVIEW环境下实现的方案。该方案有多频率的视觉刺激模块，同时采用FIR带通滤波和功率谱估计等数字信号处理方法对SSVEP信号进行频率特征提取，通过模式识别判断操作人员的注视目标并产生控制指令，从而实现对机械手臂绘图动作的控制。该系统达到了98％的平均多任务准确率，表明方案有较好的实际应用。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 脑机接口的概述

1．1．1 脑机接口的研究背景

1．1．2 脑机接口的定义

1．1．3 脑机接口技术的分类

1．2 脑机接口系统的结构

1．3 脑机接口的研究意义及现状

1．3．1 脑机接口的研究意义

1．3．2 脑机接口的研究现状

1．4 论文研究内容和布局

第二章 稳态视觉诱发电位的脑机接口的理论基础

2．1 脑电信号的基本理论

2．1．1 大脑皮层的结构

2．1．2 脑电信号的基本特征

2．2 视觉诱发电位的概述

2．2．1 瞬态视觉诱发电位

2．2．2 稳态视觉诱发电位

2．3 视觉刺激器的设计

2．3．1 刺激方式

2．3．2 刺激参数的设定

2．4 基于SSVEP的脑机接口系统的布局

2．5 本章小结

第三章 稳态视觉诱发电位分析方法

3．1 时域分析

3．2 频域分析

3．3 典型相关分析

3．4 SSVEP特征分类识别

3．4．1 EEG分类器简介

3．4．2 模板匹配

3．4．3 Fisher线性判别分析

3．4．4 支持向量机原理

3．5 典型相关分析与功率谱估计方法比较

3．6 本章小结

第四章 基于SSVEP的脑机接口疲劳脑电的分析

4．1 实验平台设计

4．1．1 视觉刺激器

4．1．2 实验数据采集

4．1．3 实验对象

4．2 疲劳脑电的主观疲劳量表FS-14分析

4．3 基于功率谱估计的客观分析

4．3．1 Welch法客观分析

4．3．2 疲劳脑电频段指标选择

4．4 实验结果

4．4．1 视觉疲劳的主观评价

4．4．2 疲劳脑电频段指标结果

4．5 本章小结

第五章 基于稳态视觉诱发电位的脑控机械绘图系统设计

5．1 视觉刺激器

5．1．1 视觉刺激器的设计

5．1．2 LED视觉刺激器的实现

5．2 实验平台设计

5．3 基于LabVIEW的实时分析软件

5．3．1 LabVIEW简介

5．3．2 信号传输模块

5．3．3 信号处理模块

5．4 绘图机械手臂设计

5．5 实验结果分析

5．5．1 在线实验结果分析

5．5．2 离线实验结果分析

5．6 本章小结

总结和展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

声明

致谢