基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口实验研究

为提取应用于脑-机接口系统的稳态视觉诱发电位信号(SSVEP),运用叠加平均与快速傅里叶变换(FFT)相结合的方法,由其频谱图上得到作为输入信号的稳态视觉诱发电位信号.通过实验确定了叠加平均次数与最佳视觉刺激颜色,并对混合闪光刺激下SSVEP的提取进行了研究.实验结果表明,该方法提取出的SSVEP信号能够反映使用者的控制意图,可应用于脑-机接口系统.     

基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口研究

实现了一个以液晶显示器(LED)产生刺激频率的稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑-机接口系统(BCIs)。为了从脑电中提取出稳态视觉诱发电位(SSVEP)信号,运用基于快速傅里叶变换(FFT)的方法和基于Mallat小波及AR模型分析法这两种处理方法对脑电信号进行离线分析。实验结果表明,用这两种方法提取SSVEP信号都可以达到很高的准确率;而基于FFT的方法更适用于脑-机接口系统。因此用基于FFT的方法完成了这个SSVEPBCIs的在线实验。     

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。     

用于稳态视觉诱发电位特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法

针对稳态视觉诱发电位(steady state visual evoked potential,SSVEP)范式下脑电信号(electroencephalograph,EEG)信噪比低、限制其识别正确率提高及脑-机接口应用等问题,根据EEG随机性、近似平稳的特点,提出了用于SSVEP特征频率提取的同步压缩短时傅里叶变换方法。该方法利用短时傅里叶变换对EEG进行时频分析,并通过同步压缩变换对时频平面的能量在频率方向进行重新分配,获得频率曲线更加集中的时频表达;同时为提高EEG信噪比,提取SSVEP脑电中特征频率附近信号进行重构,并利用典型相关分析进行分类识别,有效提高了最终识别正确率。仿真和实验结果表明,该方法极大地提高了信号的信噪比,具有良好的抗噪声性能和信号提取精度,且与传统的经验模态分解和常规滤波方法相比,该方法平均识别正确率最多分别提高了9.98%和4.38%,平均信息传输率最多分别提高了7.57bit/min和2.69bit/min,有效提高了SSVEP范式下脑-机接口的工作性能。     

用于稳态视觉诱发电位目标识别的多尺度特征融合卷积神经网络方法

针对传统稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑电信号目标识别方法分类精度低、提取特征不充分、方法复杂且耗时等问题,提出一种基于多尺度特征融合卷积神经网络的SSVEP信号分类识别方法(SSVEP-MF)。利用小波变换将多通道SSVEP信号整合转化为二维图像作为输入样本集;建立多尺度特征融合卷积神经网络模型(MFCNN),该模型利用三层二维卷积核实现图像样本不同尺度特征的充分提取,构建多尺度特征融合单元对不同层级特征进行融合,并通过全连接等操作完成模型的训练;将样本集输入到MFCNN模型中实现脑电信号特征自适应提取及端到端分类。所提SSVEP-MF方法能够充分提取信号各层级特征,实现短时间视觉刺激下SSVEP信号的有效识别,并具有较高的目标识别效率。实验结果表明,在1 s刺激时长时,相比传统功率谱密度分析方法、典型相关分析方法以及普通卷积结构方法,所提方法的识别准确率分别提升了18.57%、20.08%及7.03%,有效提高了基于稳态视觉诱发电位范式下脑机接口的信号识别性能。     

基于诱发脑电信号的特征提取方法研究

在脑机接口研究中,对脑电信号的特征提取是关键。本文选用傅里叶变换和功率谱估计两种方法对稳态视觉诱发脑电数据进行特征提取,用fisher准则对两种方法提取到的特征量进行分类,进而判断这两种特征提取算法的优劣性。     

视觉诱发电位提取中闪光刺激的PWM实现

视觉诱发电位提取过程中，可以通过闪光刺激获得诱发脑电信号．实验发现，闪光刺激的脉宽、频率和闪光刺激次数对于视觉诱发电位的提取具有关键作用．针对视觉诱发电位的提取特点及其相关因素，探讨了基于脉宽调制（PWM）技术的闪光刺激方法，研究了PWM的软硬件实现方法，同时利用专用集成芯片实现了精确的PWM输出，从而可以根据视觉诱发电位提取过程中的具体条件调整闪光刺激的参数，实现视觉诱发电位的有效提取．实验结果表明利用PWM的精确提取方法控制闪光刺激的发生，对于闪光视觉诱发电位的有效提取具有较好的效果．     

运用小波变换实现听觉诱发电位的单次提取

论述了运用小波变换进行听觉诱发电位单次提取的原理,方法和实验分析。结果表明,对单次试验信号,经小波变换及相关分析后,可从带自发脑电干扰的信号中提取诱发电位信号。小波变换分析与传统的叠加平均方法相比,可减少试验次数,缩短检测周期。     

用多通道特征组合和SVM单次提取诱发脑电信号

以“模拟人类自然阅读诱发模式”产生的诱发脑电信号作为载体，利用脑一机接口这种新颖的人-机交互方式构建一种脑控拼写装置．在这种实时通信模式中，不能采用认知科学实验及临床中的常规相干平均方法来提取诱发电位，而必须实现特征信号的单次识别．对来自四个通道的各种信号成分进行特征组合，利用支持向量机分类器对一名被试者脑电信号中的载波成分进行了单次提取，最佳特征组合的平均正确识别率为98．8％，证明了诱发模式的先进性和系统实现的可行性．     

脑-机接口技术综述

脑-机接口(brain computer interface,BCI)是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接的交流和控制通道,通过这种通道,人就可以直接通过脑来表达想法或操纵设备,而不需要语言或动作.脑-机接口是一种全新的通讯和控制技术.对脑-机接口技术的发展、研究现状、工作原理以及涉及的关键技术进行了较为详细地综述.     

Single-Trial Estimation and Analysis of PVEP Based on Independent Component Analysis

IntroductionPattern- reversal visual evoked potential(PVEP) iswidely used in clinical diagnosis and surgery,because it can reflect the result of the visualprocess consisting of light perception at theretinal,transmittance along the visual pathways,and the final cortical presentation. In practice,thePVEP is a transient signal contaminated by theongoing background electroencephalograph(EEG)and othernoiseswith poorsignalto noise ratio. Toobtain a clear PVEP complex,the ensembleaveraging met…     

新型临床用视网膜电图和视觉诱发电位两用仪的研制

介绍了以单板机为基础的ERG(Electroretinegran)和VEP(Visual EvokedPotential)检测仪器。采用平面发光管产生弱光刺激,以皮肤电极检测电信号,并用迭加和滤波方法对信号进行处理,得到视网膜电图和视觉诱发电位。     

稳态视觉诱发电位频率与相位特性的脑电研究

以往的研究发现,头皮脑电在枕区电极处所测得的稳态视觉诱发响应的幅度随着刺激频率的变化而变化。为了解释这一现象,该文采用一个3层的边界元头模型以及基于该模型的求逆算法,通过真实脑电数据分析,发现位于左、右侧枕区的皮层源在稳态视觉诱发响应上存在着时间差,由此提出假设:左、右侧枕区的皮层源在不同刺激频率下,在时间相位上存在着差异,这是造成不同刺激频率下脑电响应幅度存在差异的原因之一。通过仿真实验进一步验证了该假设的合理性。     

独立分量分析及其在诱发电位提取中的应用

独立分量分析能够在各信号频率混迭的情况下,从它们的线性混合信号中有效分离出原始信号,这为微弱电生理信号的提取提供了途径,受到生物信号处理研究人员的关注.作者研究分析了独立分量分析模型和一种基于负熵判据的定点快速ICA算法的实现,并将该算法运用于仿真诱发电位的提取中,从观测信号(混合信号)中有效地提取出视觉诱发电位.     

诱发电位的关联维数研究

研究了视觉刺激前后脑电(EEG)以及视觉诱发电位的非线性特征,计算了单次和多次叠加平均情况下EEG的关联维数,结果表明:诱发电位具有一定的非线性特征,诱发电位的关联维数低于自发脑电,说明诱发电位的复杂性低于自发脑电.     

视觉诱发电位的自适应处理

本文介绍了一种利用自适应信号增强技术检测并跟踪视觉诱发电位的新方法，自适应信号增强器有两个输人端，其主通道输人为带噪声的原始记录；参考输人需经设计使系统产生最佳性能，我们用移动窗口平均法形成动态参考输人，使系统具备较好的跟踪能力实验表明，利用这种方法可以检测到单一记录的视觉诱发电位信号，并能获得信号随时间变化的轨迹。     

一类瞬态信号的时变滤波在诱发电位最优估计上的应用

本文研究了诱发电位等一类瞬态信号的最优估计问题。考虑到信号的时变特性,将维纳滤波的时不变特性修改为时变(f,t)滤波,使滤波过程具有自适应特、性。对仿真信号及豚鼠诱发电位波形的处理结果表明,在相同估计指标下,该方法能大大减少所需样本数目。     

利用伪随机序列相关辨识检测视觉诱发电位

诱发电位在临床诊断及中枢神经系统的研究中有重要意义。目前的诱发电位检测方法是平均法，由平均法获得的诱发电位远不能满足许多实际应用的需要。本文利用伪随机序列相关辨识技术，实现了快速检测视觉诱发电位。文中对这项技术的原理作了详细的描述，给出了检测算法，并分析了检测信噪比相对平均法的改善情况。实验结果显示，这项技术能大大缩短检测时间，对克服时变因素的影响，减少病人的痛苦，以及对诱发电位在神经外科手术中的应用都有深远意义。     

视诱发电位信号检测技术的发展

视诱发电位(VisualEvokedPotential,VEP)在视觉电生理学及临床诊断和检测中有重要意义.总结了视诱发电位提取技术的发展和现状,介绍了目前存在的几种主要提取方法,并对其各自的效果进行了分析,尤其对于近来在视诱发电位检测研究中的热点———多焦视诱发电位进行了较为详细地论述,并对视诱发电位信号的检测进行了展望.