基于多个伪随机序列调制的视觉脑机接口研究

传统的基于编码调制的视觉脑机接口(BCI)使用一种编码及其移位来调制不同的视觉目标,限制了目标数的增加,因而限制了系统的信息传输率。基于两种不同类型的三个伪随机序列调制实现了一个48个刺激目标的BCI系统。采用两个不同的Golay码和一个近完美序列对目标进行调制,使得每个码的自相关特性和每个码之间的互相关特性都很好,大大提高了刺激目标数。通过模板匹配法对训练数据进行分类识别获得了很高的识别准确率,并和一类支持向量机方法进行了比较。选取了8个受试者进行了实验膜板匹配法的平均识别准确率达到93.49%,证明了这是一种提高刺激目标数的好方法。     

基于编码调制视觉诱发电位脑机接口滤波算法的性能比较

脑机接口(brain-computer interface,BCI)的分类性能一定程度上取决于对脑电信号的预处理方法,这项研究提出了一种空域时域滤波的预处理方法,以解决人类视觉系统中的潜伏延迟对编码调制视觉诱发电位(c-VEP) BCI的目标识别性能的影响。基于一个平均信号和单次试验信号之间的最小均方误差(the least mean square error,LMSE)创建时域空域滤波器,并且通过最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)将稀疏约束应用于滤波器的权重系数,并用模板匹配法来对目标进行识别。将算法应用于由63比特的M序列及其循环移位序列调制的16个目标的c-VEP BCI,并与通用的空域滤波算法典型相关分析(CCA)及空域时域逆滤波算法进行比较。结果表明本研究所提出的算法在分类准确率方面优于其他两种算法。     

融合眼动追踪和目标动态可调的稳态视觉诱发电位脑机接口系统设计

针对视觉脑机接口应用过程中,刺激目标数量多且面积小时视觉响应不强,被试者疲劳时难以将注意力集中在同等大小刺激目标上的问题,设计了一种基于眼动追踪和视觉目标动态可调的脑机接口系统。该系统利用TCP/IP传输协议实现眼动信号和脑电信号的同步采集,并将眼动信号以视觉反馈的形式实时呈现在刺激显示界面,即有提示被试者视线落点位置以便集中注意力到目标刺激上的作用,起到控制目标刺激大小的作用。该系统结合了眼动追踪快速高效和稳态视觉诱发电位脑机接口(SSVEP-BCI)频谱稳定、信噪比高等优势,眼动反馈信号快速调控刺激目标增大并吸引被试者注意,以激发更高的脑电响应和提升识别正确率。将无眼动反馈刺激目标动态可变、无眼动反馈刺激目标不变作为对照组进行实验,结果表明:有眼动反馈目标动态可变的脑机接口系统能比无眼动反馈目标动态可变、无眼动反馈目标不变系统在更短的时间窗内达到80%以上的识别正确率,且具有更高的脑电响应幅值;在3 s时间窗内,有眼动反馈目标动态可变的脑机接口系统的平均识别正确率为92.97%,脑电响应幅值为1.824μV,高于平均识别正确率为88.39%及脑电响应幅值为1.379μV的无眼动反馈目标动态可变系统,且高于平均识别正确率为79.48%及脑电响应幅值为0.987μV的无眼动反馈目标不变系统,这表明有眼动反馈且刺激目标动态可调的脑机接口系统具有更好的识别效果且能诱发更高的脑电响应,工作性能更好。     

基于脑电的脑机接口刺激系统的研制

脑机接口(BCI)是在人脑和外界之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路的一种通讯系统.脑机接口刺激系统的作用是通过对受试者施加一定的外界刺激来诱发具有一定特征的脑电波.本研究基于多种刺激模式的脑机接口视觉刺激器,采用计算机编程,在计算机屏幕上实现了基于VEP、P300、想象运动的3类刺激模式.该系统能够通过特定的刺激从而有效地诱发出可识别特征的脑电信号,采用XML技术使得该刺激系统具有较强的可扩展性,可以满足脑机接口实验的需要.     

基于视觉双特征的并行联合脑-机接口范式的研究

基于多特征的并行联合脑-机接口与单一特征脑-机接口相比,能利用更多信息和并行方式提高特征提取和系统执行效率。提出了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)和运动起始视觉诱发电位(MVEP)的双特征并行联合脑-机接口范式,通过设计3×3字符拼写范式,矩阵中纵列白色竖条按设定频率闪烁诱发SSVEP,横行中白色竖条随机运动诱发MVEP。实验表明,被试者关注目标字符时,两种特征脑电信号被同时诱发出来,并且对两种脑电信号进行特征识别能够检测出被试者选取的目标字符。联合范式并行的刺激编码方式有效节约了刺激诱发时间,为构建更为实用的联合脑-机接口提供了一种实现方法。     

基于主成分分析和Fisher准则的脑电信号分类

脑-机接口(brain-computer interaction,BCI)利用脑电信号实现人脑与计算机或其它电子设备的通讯和控制,P300拼写范式是脑机接口中的一种常用方法.将遗传算法和支持向量机用于脑电信号的分类.选取三个实验者的实验数据作为处理对象,采用主成分分析和Fisher准则相结合提取特征.在用主成分分析降维后,Fisher准则进一步提取有效特征,提升分类准确率.采用支持向量机对特征数据分类.Fisher准则在特征提取中具有良好的效果.     

基于共空间模式和神经元网络的脑-机接口信号的识别

提出了一种基于共空间模式和LVQ神经元网络对不同意识的脑电信号进行分类的方法.脑电信号是通过电极在头皮表面采集的脑-机接口的控制信号,提取脑电信号特征并对其进行分类,组成不依赖于正常的由外围神经和肌肉组成的输出通路的通讯系统.首先利用小波包分解对原始脑电信号进行预处理,对分解后特定小波包子带的脑电信号进行共空间模式分解,提取最优的特征;然后利用LVQ网络对不同意识任务特征进行分类,实验结果表明,该方法取得了92.7%的平均分类识别率,已经达到脑-机接口实际应用的标准.     

可穿戴式干电极脑机接口系统设计

针对现有脑电设备便携性差的问题,提出了一种基于嵌入式的可穿戴干电极脑机接口(BCI)系统。该系统首先通过干电极配合24位模数转换芯片采集脑电信号,然后使用FIR数字滤波的方法进行3～35Hz带通滤波,最后通过嵌入式处理器进行脑电识别。在识别算法方面,首先对脑电信号进行截断处理,去除视觉刺激延迟以及FIR滤波造成的群延迟;然后采用皮尔逊相关系数法进行在线脑电识别,并分析刺激时长对正确率和信息传输率的影响。实验结果表明:该系统采集信号的平均信噪比为74.86dB,50Hz处共模抑制比为-132.57dB,所用的相关系数法平均识别时间为0.13s,四目标在线稳态视觉诱发电位实验的平均正确率为69.54%。与使用标准典型相关分析(CCA)算法的便携式BCI系统相比,该系统的平均识别时间缩短0.27s,平均正确率提高了10%,可为干电极脑机接口系统应用提供思路。     

基于主成分分析和Fisher准则的脑电信号分类

脑-机接口(brain-computer interaction,BCI)利用脑电信号实现人脑与计算机或其它电子设备的通讯和控制,P300拼写范式是脑机接口中的一种常用方法。将遗传算法和支持向量机用于脑电信号的分类。选取三个实验者的实验数据作为处理对象,采用主成分分析和Fisher准则相结合提取特征。在用主成分分析降维后,Fisher准则进一步提取有效特征,提升分类准确率。本文采用用支持向量机对特征数据分类。Fisher准则在特征提取中良好的效果。     

改进的Wigner-ville分布提取P300视觉诱发电位

对视觉诱发电位P300快速有效提取是脑-机接口技术研究的重要问题.针对脑电信号非平稳性的特点,采用改进的Wigner-ville分布(WVD)提取视觉诱发电位P300.首先,以Oddball实验范式作为视觉诱发刺激范式,获取脑电测量信号;然后,利用共平均参考、带通滤波、数据分割等方法对采集的脑电信号进行预处理,以去除各种噪声和干扰,获得诱发脑电数据.最后,采用少次相干平均结合改进的Wigner-ville分布方法,提取P300视觉诱发电位.仿真结果表明:对比传统的Wigner-ville分布,改进的方法能够有效地获得视觉诱发电位P300,同时抑制交叉项干扰,克服了长时间视觉刺激引起神经系统疲劳而导致P300电位产生误差,为建立在线脑-机接口系统提供支持.     

骨传导听觉脑机接口技术研究

听觉脑机接口技术为视觉通路存在障碍的闭锁综合征患者提供了与外界交流的新通道.为了使空气传导通路受损的病患也能应用此项技术,本文将声音骨传导方式引入到听觉脑机接口实验研究中.本研究设计了左右耳分别呈现不同声音序列的双耳分听实验范式,对骨传导及空气传导方式所诱发脑电信号进行了特征提取和分类比较.实验结果表明两种传导方式下靶刺激均可稳定的诱发出N200与P300电位,骨传导方式下,N200的幅值较空气传导方式更显著.两种方式都获得较高的分类正确率,均可用于听觉脑机接口系统,且骨传导方式优于空气传导方式.     

基于粒子群优化支持向量机康复下肢外骨骼的脑电控制研究

为解决失能人群自主移动的问题,脑机接口(brain computer interface, BCI)已广泛应用于外骨骼领域,但脑电(electroencephalogram, EEG)信号因信噪比低等原因导致识别率一直难以提高。为提高基于脑机接口下肢外骨骼的信号识别率,采用粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine, PSO-SVM)算法提高脑电信号识别率,取得了86.52%的脑电信号识别率。首先建立共空间模式(common spatial pattern, CSP)数学模型对脑电信号进行特征提取,随后建立基于粒子群优化的支持向量机分类模型,优化脑电信号分类关键参数,将最终的实验数据与传统的支持向量机分类方法比较,最后进行算法的验证及下肢外骨骼实验。实验结果表明：经过粒子群优化的支持向量机分类准确明显高于传统支持向量机分类。所提出粒子群优化支持向量机对脑电信号的特征识别方法可实现运动想象(motor imagery, MI)的精确识别,为脑机接口技术在康复外骨骼领域的应用提供理论基础和技术支持。     

脑机接口中基于小波包最优基的特征抽取

在脑机接口研究中，针对脑电特征抽取，提出一种基于小波包最优基分解的方法．依据距离准则，从小波包库中选择一个对分类最优的小波包基；在该小波包基包含的所有分解系数中，抽取部分具有最大可分性的系数作为有效特征；不同通道脑电信号有效特征的结合，构成分类的特征矢量．通过对该特征矢量可分性和识别精度两个性能指标的评估，并与现有分类结果进行比较，表明了所提出方法的有效性．     

基于AR模型和SVM的脑电信号分类

 基于P300事件相关电位的脑机接口（BCI）系统中,有效的P300特征提取及分类是系统开展后续工作的关键。应用时间序列自回归（AR）模型及支持向量机（SVM）算法对脑电信号进行P300分类;对10导联脑电数据分别分段,并对每段建立AR模型;采用最小二乘法进行AR模型系数估计,由估计出的系数序列构成特征向量,送入SVM进行模式分类。实验针对BCI Competition Ⅲ dataset Ⅱ数据集进行了方法验证,提出的方法在15试次情况下识别正确率达93.5%。实验及数据分析结果表明,应用SVM分类器对AR模型提取出的系数序列特征向量进行分类,具有较好的系统识别正确率,可为实现基于P300的BCI系统实际应用奠定理论和实验基础。     

单次运动想象脑电的特征提取和分类

为了实现脑-计算机接口(BCI)系统,对运动想象脑电信号的特征进行了提取和分类.将大脑C3,C4处采集的二路运动想象脑电信号分成4段,分别建立六阶AR参数模型进行功率谱估计,再对每段数据的功率谱求和构造特征矢量,提供给误差反向传播算法进行左右手运动想象脑电模式分类.结果表明,该方法提取的特征向量较好地反应了运动想象脑电信号的事件相关去同步(ERD)和事件相关同步(ERS)的变化时程.另外,该方法识别率高,复杂性低,适合在线脑-计算机接口的应用.     

组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法

为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.     

基于稳态视觉诱发电位的脑电控制上肢康复机器人

针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33％,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果.     

一种基于SSVEP的脑-机接口阅读系统

针对目前基于脑-机接口(BCI)的应用系统较少的问题,设计了一个可以帮助严重运动障碍残疾人实现书籍阅读的系统。系统基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口,采用CPLD平台设计视觉刺激模块,运用典型相关分析(CCA)算法在Visual C++平台上设计一个实时在线程序采集,分析脑电信号,并产生控制信号用于控制鼠标移动和阅读器翻页等操作。通过八位受试者的实验数据表明,设计的SSVEP脑-机接口阅读系统,产生控制指令的正确率高达94.8%,信息传输率(ITR)为40.98比特/分钟。该系统可以有效改善严重运动障碍残疾人无法与外界交流的生活现状,提高残疾人的生活品质。