基于交叉频率扫描技术的脑机接口设计与实现

摘要

脑-机接口(Brain Computer Interface,BCI)技术是不依赖于常规脑外周神经和肌肉系统，连接人脑与外界（计算机或其它外部设备）进行信息交流和控制的全新通道。脑-机接口将人脑的信号直接转换成外部设备的控制命令，信息的传递不再需要经过外周神经和肌肉等传出通道。BCI的最终目标，是让患有丧失运动能力疾病的病人，能够操作计算机、语音合成器、辅助性的工具和神经修复等设备。这样的接口可以增加患者的独立行动能力，从而提高患者生活质量，同时减轻社会的负担。
　　本文为了解决目前脑-机接口实验中频率点资源匮乏的问题，提出了双频扫描的思路，即在一个选择目标里用两个频率进行交叉扫描刺激来获得稳态视觉诱发电位，本方法能大幅度提高频率资源的利用率，且双频扫描产生的次生频率可以提高系统的目标识别准确度，从而有可能构建复杂脑-机接口系统。根据需求我们设计并实现了基于ARM的4*4的双频扫描刺激器矩阵，并对刺激器频率点的选择与搭配进行了探讨，最后实现了刺激器通过串口与PC进行通信，并编写了使用方便的串口通讯操作界面。
　　本文还介绍了如何对提取的脑电信号进行处理，使之成为对我们有用的信号，鉴于特征提取效率的极端重要性，作者实现了本系统的特征提取算法，先用DAUB4滤波算法对脑电信号进行预处理，再用傅里叶变换算法进行特征频率提取，并在论文中有详细描述，尤其是对傅里叶变换算法，本文详细地分析了蝴蝶操作，二进制反转，三角递归等步骤从数学公式到算法代码的产生过程。在脑电实验中，脑电信号的数据量比较大且数据产生速度快，为了准确无误的采集并处理这些数据，本文还解决了包括缓存区的管理，数据的保序，以及处理时各线程间对数据的互斥访问等问题。
　　最后本文设计了脑-机接口实验，邀请了10名受试者通过本脑-机系统输入一个30位的字符串，通过对10名受试者的正确率的统计，发现大部分受试者的正确率都在90％以上，总的正确率也达到了88.6%，验证了脑-机系统的设计以及脑-机接口实验的设计是合理的。

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第一章 绪论

1.1 脑-机接口的研究现状

1.2 基于SSVEP的脑-机接口原理

1.3 脑电特性分析和特征提取方法概述

1.4 本文的主要工作

1.5 本文的结构安排

第二章 特征提取算法基础

2.1 小波变换

2.2 傅里叶变换

2.3 本章小结

第三章 视觉刺激器系统设计

3.1 系统设计需求

3.2 视觉刺激器硬件系统设计

3.3 PC与ARM的通信设计

3.4 视觉刺激器频率的组合机制

3.5 本章小结

第四章 实现特征提取算法

4.1 特征提取算法概述

4.2 实现DAUB4滤波算法

4.3 实现傅里叶变换算法

4.4 本章小结

第五章 实现脑电信号识别系统

5.1 实现数据采集功能

5.2 实现数据分析功能

5.3 本章小结

第六章 系统测试

6.1 系统功能测试

6.2 系统测试结果分析

总结与展望

致谢

参考文献