基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统的设计与研究

论文摘要

随着计算机技术的发展,人机交互领域的研究越来越受到人们的重视。脑机接口是一种新型的人机交互系统,它在人体与计算机之间建立连接,利用从人体采集到的脑电信号控制计算机或者其他外部电子设备从而实现人机交互。脑机接口研究的最终目标是设计实现一种基于脑电信号的新型残疾人辅助设备,以帮助有运动障碍的残疾患者更好地与外界交流。因此,脑机接口领域的研究具有非常重要的社会意义和潜在的经济价值。本文设计并实现了基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统。课题研究的主要工作包括以下三个部分：1.参与脑机接口系统硬件采集平台的搭建。脑电信号非常微弱而且在采集过程中会掺杂各种背景噪声,囚此,在系统软件读取信号前,通过预处理电路对脑电信号进行放大、去噪等处理。预处理电路主要包括：前端保护电路及滤波器、中间级放大电路、共模抑制电路以及后端放大电路四个部分。2.设计并实现了脑机接口系统软件。系统设计实现了基于图形闪烁的视觉刺激模块,通过滤波、频谱分析等数字信号处理方法对采集到的SSVEP信号进行特征提取,从而实现对外部设备机械手臂的控制。系统软件主要包括脑电信号采集、信号波形显示、信号预处理、信号处理以及信号特征提取等模块。3.基于所设计的脑机接口系统进行大量的实验与分析。从本实验室选取几名实验者进行多组实验测试和数据采集工作,获取大量SSVEP原始数据,并初步建立起SSVEP信号样本库。4.对所建实验系统存在的一些不足进行了分析,并针对SSVEP频谱检测门限选择问题,给出了一种滑动窗方差估计新算法,用于窗口内数据能量的在线归一化,一定程度缓解了检测门限选择的困难,仿真结果验证所提算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 人机交互的形成与发展
• 1.2 脑机接口的定义与分类
• 1.2.1 脑机接口的定义
• 1.2.2 脑机接口的分类
• 1.3 脑机接口的研究背景
• 1.3.1 脑机接口的研究意义
• 1.3.2 脑机接口的研究现状
• 1.3.3 脑机接口的发展前景
• 1.4 章节结构安排
• 第二章 基于SSVEP的BCI系统
• 2.1 几种常见的BCI系统简介
• 2.1.1 基于Alpha波信号的BCI系统
• 2.1.2 基于运动想象的BCI系统
• 2.1.3 基于SSVEP信号的BCI系统
• 2.2 SSVEP概述
• 2.3 SSVEP信号在BCI系统中的应用
• 2.4 基于SSVEP信号的BCI系统的工作流程
• 第三章 系统硬件采集平台的设计
• 3.1 系统硬件采集平台结构组成
• 3.2 预处理电路
• 3.2.1 前端保护电路及射频滤波器
• 3.2.2 中间级放大电路
• 3.2.3 共模抑制电路
• 3.2.4 后端放大电路
• 3.3 信号采集卡
• 3.4 电极
• 第四章 系统软件采集平台的设计
• 4.1 系统软件设计框架
• 4.2 视觉刺激器的设计
• 4.2.1 视觉刺激方式的选择
• 4.2.2 视觉刺激器的实现方法
• 4.3 信号采集模块
• 4.3.1 采集卡动态链接库的调用及参数设置
• 4.3.2 系统数据采集流程
• 4.3.3 数据存储功能
• 4.3.4 波形显示功能
• 4.4 信号预处理模块
• 4.4.1 信号中的噪声和干扰
• 4.4.2 数字滤波器的设计
• 4.4.3 滤除50Hz工频干扰
• 4.5 滑动窗频谱分析
• 4.5.1 傅里叶变换
• 4.5.2 基于滑动窗的迭代式频谱分析算法
• 4.6 特征提取实现对机械手臂的控制
• 4.6.1 信号的特征提取
• 4.6.2 机械手臂简介
• 4.6.3 系统对机械手臂的控制
• 第五章 实验与结果分析
• 5.1 实验平台的搭建
• 5.1.1 实验方案介绍
• 5.1.2 电极的贴放位置
• 5.2 实验结果与数据分析
• 5.2.1 实验过程描述
• 5.2.2 实验数据分析
• 5.3 SSVEP在线检测算法的的改进
• 5.3.1 基于滑动窗的在线方差估计算法
• 5.3.2 算法测试结果
• 第六章 总结与展望
• 6.1 课题总结
• 6.2 未来展望
• 参考文献
• 附录 图表索引
• 攻读学位期间发表的学术论文目录
• 致谢