基于FPGA的实时脑机接口应用研究

基于FPGA的实时脑机接口应用研究

论文摘要

脑-机接口(Brain-computer Interface, BCI)是一种不依赖于脑的正常输出通路的通讯系统。通过在人脑与计算机等电子设备之间建立直接通路,脑机接口系统可以把大脑发出的信息直接转换成控制外部设备的命令,进而代替人类肢体或语言器官的功能,以新的途径实现人与外界的交流及对周围环境的控制。脑机接口在康复医学、工业、军事等领域都有巨大的潜在应用价值,已然逐渐成为一个研究热点。然而,脑机接口技术目前仍在发展中,多数研究还处于实验室阶段。面对BCI技术发展的机遇与挑战,本文开展了基于FPGA的实时脑机接口应用研究。所构建的BCI系统以瞬态视觉诱发电位为处理对象,相比于稳态视觉诱发电位,瞬态视觉诱发电位易于检测,而且低刺激频率不易引起视觉疲劳。以FPGA开发板为核心处理平台,相比于单片机和DSP,FPGA在运算速度和逻辑控制方面具有优势。根据脑机接口应用的要求,采用FPGA设计了新的视觉刺激器。每个刺激模块都是黑白棋盘格交替闪烁的模式,不同点在于模块上的标志信息。在控制短消息发送的脑机接口应用中,设计了两个刺激界面,受试者首先选择短信接收方,然后选择短信内容,用汉字标注选项含义。在控制台灯、风扇运行的脑机接口应用中,刺激界面上的四个选项分别代表台灯的点亮与熄灭、风扇的转动与停止,在刺激模块上,用图形形象地标注各模块所代表的选项。BCI技术的研究重点是选择合适的算法从强背景噪声中提取视觉诱发电位,识别受试者的选择。研究对比小波分解、主成分分析、K-近邻法、BP神经网络等信号处理算法测试,最终选择用db5小波对累加平均后的脑电信号进行5尺度分解,提取D5、D4两层细节系数作为特征向量,用BP神经网络识别,并用遗传算法对BP网络优化。小波分解和BP网络识别两个处理步骤由Nios II系统实现。本文将BCI系统用于控制TC35通讯模块发送短消息。FPGA将视觉诱发电位识别结果转换成发送短消息的命令,通过串口向TC35模块发送AT指令,TC35向FPGA反馈指令处理信息,以此实现发送短消息的控制。在控制台灯、风扇运行应用中,FPGA将视觉诱发电位识别结果转换成开关控制命令,通过控制继电器的状态实现对台灯、风扇的控制。脑机接口实验表明,所选用算法具有较高的识别率,并且验证了用基于FPGA的实时脑机接口控制发送短消息和台灯、风扇的运行具有可行性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 脑机接口的基本概念及研究意义
  • 1.1.1 脑机接口的基本概念
  • 1.1.2 脑机接口系统的结构
  • 1.1.3 脑机接口的研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.2.1 脑电信号的介绍
  • 1.2.2 脑机接口的研究方法
  • 1.2.3 国内外研究现状及存在的问题
  • 1.3 本文研究目的及研究内容
  • 1.3.1 研究目的
  • 1.3.2 研究内容
  • 2 基于 FPGA 的 VGA 视觉刺激器
  • 2.1 脑机接口的视觉刺激器
  • 2.1.1 视觉诱发电位用于脑机接口的原理
  • 2.1.2 视觉刺激器的设计
  • 2.2 VGA 显示原理
  • 2.3 基于 FPGA 的 VGA 视觉刺激器
  • 2.3.1 基于 FPGA 的 VGA 控制器
  • 2.3.2 刺激界面实例
  • 2.4 本章小结
  • 3 视觉诱发电位信号处理算法
  • 3.1 脑电信号预处理
  • 3.2 提取视觉诱发电位特征
  • 3.2.1 小波分析
  • 3.2.2 主成分分析
  • 3.3 识别视觉诱发电位
  • 3.3.1 近邻法
  • 3.3.2 人工神经网络
  • 3.4 优化算法
  • 3.5 识别结果对比
  • 3.6 本章小结
  • 4 基于 FPGA 的视觉诱发电位信号处理
  • 4.1 SOPC 技术
  • 4.2 SOPC 硬件系统设计
  • 4.2.1 使用 SOPC Builder 创建 Nios II 系统模块
  • 4.2.2 集成 Nios II 系统到 Quartus II 工程
  • 4.3 SOPC 软件设计
  • 4.3.1 SOPC 软件开发环境
  • 4.3.2 应用软件设计
  • 4.4 本章小结
  • 5 实时脑机接口应用
  • 5.1 短消息发送控制
  • 5.1.1 TC35 发送短消息原理
  • 5.1.2 FPGA 对 TC35 通讯模块的控制
  • 5.1.3 短消息内容更改界面
  • 5.2 开关控制
  • 5.3 本章小结
  • 6 脑机接口实验研究
  • 6.1 实验方法
  • 6.2 实验结果
  • 6.3 本章小结
  • 7 总结与展望
  • 7.1 全文总结
  • 7.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

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