论文摘要
脑机接口是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接信息交流和控制通道。这一技术不依赖于常规的外周神经和肌肉组织,可以直接通过大脑来表达意愿或控制外部设备。脑机接口技术能为大脑健康而肢体瘫痪的残疾人提供与外界交流的新途径,能增强特殊工作场合的正常人操作控制专用设备的特殊能力,是一种涉及神经科学、信号检测、处理与模式识别等多学科的交叉技术。本研究设计了一套基于事件相关电位P300的控制多自由度机械手运动的在线脑机接口系统,系统包括脑电诱发、采集、处理和输出控制及外部机械手五个环节,实现了提取脑电事件相关电位来实时控制外部多自由度机械手运动这一系统功能。P300的产生离不开视觉刺激器,本研究以经典事件相关电位P300范式为基础,设计了刺激程序和实验方案;对采集到的含有诱发信号的脑电数据进行预处理后,使用三种模式识别方法提取P300特征向量,通过对这三种方法进行分析比较,最后选用准确率较高的小波变换和统计相结合的分析方法。模式识别后的信号随之被转变为控制信号,通过串口无线传输装置实时控制外部机械手完成动作。整个系统在LabVIEW平台上搭建完成,经大量实验和调试,实现了少次提取并完成控制外部机械手在八个方位的运动。论文的创新在于:1)在LabVIEW平台上设计了视觉刺激器,并对视觉刺激方法进行研究,使刺激模式能够更有效地产生视觉诱发脑电。2)在LabVIEW平台上开发了基于事件相关电位P300的脑机接口实验平台,在此实验平台上实现了事件相关电位P300信号的采集和处理,并探索在强噪声背景下快速准确地提取出微弱的P300信号的模式识别方法。3)搭建了基于P300的多自由度机械手实时运动控制系统。
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