一种基于双特征的联合脑-机接口系统设计

与传统基于单一脑电信号的脑-机接口相比,基于多种特征信号的联合脑-机接口能有效提高脑-机接口性能.在基于稳态视觉诱发电位和P300诱发电位的联合使用的可行性基础上,提出了新的刺激编码方式,构建了一种基于两种特征的联合脑-机接口系统.通过设计3×3字符刺激矩阵,矩阵中纵列按各自设定频率闪烁诱发稳态视觉诱发电位,横行随机出现蓝色框诱发P300.实验表明,当受试者注视并关注目标字符,两种特征脑电信号能够被同时诱发,且对脑电信号中两种特征进行识别能够检测出受试者选取的字符.与传统基于P300的字符脑-机接口相比,刺激诱发时间减少了一半,从根本上提高了脑-机接口的速度.在以后工作中,系统可以扩展到更大矩阵(如6×6),构建更为实用的联合脑-机接口系统.     

听觉脑–机接口的智能机器人控制系统

脑-机接口系统普遍存在控制命令单一、控制效率低和控制负担重等问题.通过改进控制目标的功能或加入智能化模块可以从一定程度上改善这个问题;但这方面的研究工作相对较少.如何针对残疾人的实际情况,研究智能控制与脑-机接口系统的有效切合点,是脑-机接口系统智能化的关键所在.本文针对视觉缺陷残疾人,提出一种结合机器视觉功能的听觉脑-机接口系统,将机器人自动视觉搜索,目标智能识别与听觉脑-机接口系统相结合,利用听觉脑-机接口系统向机器人发出简单人名指令,机器人将根据指令自动搜索识别,实现目标的自动跟踪.在一定程度上弥补视觉损伤病人在日常生活中的缺陷,也为脑-机接口的智能化提供了一个依据.     

视觉P300脑机接口中的SOA扰动现象

异步操控性是脑机接口走向实际应用的关键技术之一.其关键点在于寻找一种可有效区分脑机接口工作状态和空闲状态的指标.建立了针对P300脑机接口的刺激起始异步(SOA)扰动模型,在仿真实验和实测数据中观察到SOA扰动谱线,并根据所提出的模型给出了合理解释.研究了SOA扰动的频域特性,结果表明,当SOA位于220 ms附近时,SOA扰动的强度最大,而当SOA低于150 ms时,SOA扰动强度将急剧减小.同时SOA扰动所具有的锁相性使得可以通过时域相干平均法进一步提高信噪比.SOA扰动可作为脑机接口处于工作状态的标志,为异步脑机接口的实现提供了一种新的研究思路.     

脑机接口系统中EEG信号特征提取与分类

脑机接口(BCI)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电(EEG)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要BCI实验范式,利用第二届国际脑机接口竞赛中的一组实验数据为处理对象,将数据经公共空间模式滤波、小波时频分解、然后采用T加权提取最后特征,并利用支持向量机进行分类器设计.实验结果表明,该算法效果较好,最终识别正确率达到89.3%.     

基于HHT运动想象脑电模式识别研究

脑机接口是一种变革性的人机交互, 其中基于运动想象(Motor imagery, MI)脑电的脑机接口是一类非常重要的脑机交互. 本文旨在探索有效的运动想象脑电特征模式提取方法. 采用在时域、频域同时具有很高分辨率的希尔伯特--黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT),进而提取自回归(Auto regressive, AR)模型参数并计算运动想象脑电平均瞬时能量,从而构造特征向量, 最后利用能较好地适应运动想象脑电单次试验分类的支持向量机(Support vector machine, SVM)进行分类. 结果表明在Trial的5.5～7.5s期间, HHT特征提取方法平均分类正确率为81.08%, 具有良好的适应性;最高分类正确率为87.86%, 优于传统的小波变换特征提取方法和未经HHT的特征提取方法;在Trial的8～9s期间, HHT特征提取方法显著优于后两种特征提取方法. 本研究证实了HHT对运动想象脑电这一非平稳非线性信号具有很好的特征提取能力, 也再次验证了运动想象事件相关去同步(Event-related desynchronization, ERD)现象, 同时也表明运动想象脑电的脑--机交互系统性能与被试想象心理活动的质量密切相关. 本文可望为基于运动想象脑电的在线实时脑机交互控制系统的研究打下坚实的基础.     

基于PCA融合PSO-SVM的运动想象脑电信号分类方法

运动想象脑电信号的分类识别是当前脑机接口(BCI)技术面临的难点.针对该问题,提出一种融合主成分分析(PCA)和粒子群优化-支撑向量机(PSO-SVM)的运动想象脑电信号分类方法.首先利用PCA对采集到的高维脑电信号进行分析,剔除其中噪声分量并提取三维反应不同脑电信号差异特性的特征向量.然后利用SVM对特征向量进行分类...     

基于脑机接口与双激光雷达的移动车导航系统

针对脑机接口信噪比低、准确率差和延时长等问题,提出了基于机器智能辅助的室外移动机器人脑机接口导航方法.设计并实现了一个基于脑机接口与双激光雷达的移动车导航系统.该系统首先采用了基于双激光雷达的改进的角度势场法进行局部路径规划,然后结合脑机接口系统获取的导航意图,经过融合决策给出控制命令,驱动一辆经过机械系统改装的电动汽车.实验表明,该系统能根据环境障碍信息和脑机控制意图实现智能避障与人机协同导航,具有更高的准确性、容错性和鲁棒性.     

基于自发脑电的脑机接口实验研究与设计

针对基于自发脑电信号的脑机接口研究,设计了一种科学的且易实现的运动想象实验范例,利用运动想象脑电作为BCI的控制信号。该实验方案能有效地获得可识别的具有特征性的自发脑电电位,满足脑机接口实验要求,为BCI的研究提供了一种更加自然、更加实用的控制方式。     

脑机接口的未来发展趋势

21世纪被称为"脑研究世纪",伴随着脑科学和认知科学的兴起与发展,特别是神经科学与各种工程技术的多元融合发展,脑与机的界限被逐步打破,进而推动产生了新型智能形态,即脑机智能.这一新型智能形态使得信息科学与生命科学得以相互渗透、相互融合.脑机接口技术的出现,在计算机与生物脑之间建立了一条直接交流的信息通道,这意味着既可以...     

基于SVM和小波分析的脑电信号分类方法

根据癫痫脑电信号与正常脑电信号波形和能量特征的不同,研究了两种的脑电信号分类方法,一种采用支持向量机SVM(Support Vector Machines)分类器对正常脑电和癫痫脑电进行分类;另一种使用小波分析和支持向量机相结合的方法对脑电进行分类,并比较了这两种方法对正常脑电和癫痫脑电分类的正确率。实验结果表明,小波分析和SVM结合的方法对脑电信号分类可以取得更好的效果,能有效区分癫痫脑电和正常脑电。     

脑机接口技术的发展与展望

脑机接口(Brain Computer Interface,BCI),作为一种特殊的人机交互方式,受到人们越来越多的关注,已成为人工智能与控制领域的研究热点。首先,系统地介绍了脑机接口的概念,并对脑电图(Electroencephalogram,EEG)研究中涉及的关键技术及创新发展进行了分析和归纳。此外,论述和分析了BCI系统在交流功能恢复、运动功能恢复、车辆行驶控制、环境控制等应用领域的现状和不足。最后针对脑机接口技术亟待解决的关键问题,提出了一种基于云计算服务模式的BCI+AI的脑机接口架构。     

一种基于稳态视觉刺激的适用于群体脑电特征的研究方法

脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）的应用研究中，减少训练时间，群体广泛适用是脑机接口技术落地的重要公关方向。本文对比现有研究方法，从原理上得出一种适用群体的脑机接口研究方法，对适用群体的脑机接口技术进行研发，解决脑机接口应用的关键问题，实现基于稳态视觉刺激的诱发式群体适用的脑机接口并测试，验证当前研究中稳态视觉刺激诱发的脑机接口具有良好的广泛适用性，目前阶段更容易实现产业落地。     

一种基于时–空–频联合选择与相关向量机的 运动想象脑电信号分析算法

研究表明:不同受试者由于个体差异,会引起在执行相同运动想象任务时,产生与受试者关联的特定脑电信号特征,这是设计脑机接口系统面临的一个实际问题.为解决这个问题,本文提出了一种基于时–空–频联合特征的提取方法.首先,对原始118导联的EEG进行空间特征分析,从中提取出与运动想象相关脑区对应的55导联EEG信号.进一步,在训练集上,通过7–折交叉验证,训练出与受试者匹配的时间窗和频带.其次,利用8个共空域滤波器进行特征提取.最后,将获得基于样本的运动想象特征,采用相关向量机进行分类.仿真结果表明:该算法在第3届脑机接口竞赛数据集Data IVa分类上获得5位受试者平均分类精度为94.49%,结果优于当年第1名94.17%.此外,与其他3种常用的方法比较亦具有明显优势.本文提出的基于样本的时–空–频特征提取方法和相关向量机的结合,该算法整体性能优越,为基于运动想象的脑机接口在线系统设计提供了一种新方法.     

基于稳态视觉诱发脑电信号的频率特征提取方法研究

脑电信号分析与处理是脑-机接口技术的关键环节,视觉诱发电位是脑-机接口技术较为常用的一种方法。采用功率谱估计中的自相关法、Welch法和AR模型法对稳态视觉诱发脑电信号进行频率特征提取,根据Fisher线性分类对3种方法提取的特征量进行分类判别。结果表明,AR模型法提取频率特征量的准确率最高。     

基于改进原型网络的P300脑电信号检测

从脑电信号中检测P300电位是实现P300脑机接口的关键. 由于不同个体间的脑电信号存在较大差异, 现有的基于深度学习的P300检测方法均需要大量的脑电数据来训练模型. 对于小样本的患者数据, 至今仍没有令人满意的解决方案. 本文提出了一种改进的适用于小样本P300脑电信号检测的原型网络方法. 该模型通过卷积神经网络提...     

用于BCI的脑电信号检测电路的设计

设计了一种新颖的用于脑机接口(BCI)的脑电信号检测电路,采用阻容耦合、共模信号取样驱动、有源屏蔽驱动和浮动电源等技术,具有结构简单、抗干扰能力强、稳定性和可靠性高的优点.经仿真分析和实际电路调试,证明该电路可有效抑制背景噪声和干扰,可用于BCI中实现对微弱低频脑电信号的提取.     

基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征分析

运动想象脑电信号特征提取是脑机接口研究领域的重要问题,提出一种基于多尺度Lempel-Ziv复杂度的运动想象脑电信号特征提取算法.该算法是传统二值化Lempel-Ziv复杂度算法的改进,它将脑电信号分成多个不同幅值范围的区域,根据信号在各区域间的上升和下降趋势,对脑电信号进行二值化处理得到Lempel-Ziv复杂度.本...     

可佩戴式无线脑电监护仪

为了对患者脑电信号便捷地进行监护,采用精密生物放大器和无线传感器网络技术,设计实现了一种可佩戴式无线脑电监护仪.经测试共模抑制比可以达到113dB,等效输入噪声电压为1.62Vp-p.可佩戴式无线脑电监护仪可以用来对患者EEG信号进行远程监护,也可以应用在脑机接口系统中作为信号采集装置.     

视觉引导下的运动执行与运动想象EEG时频特征对比分析

近年来基于运动想象(Motor imagery,MI)的脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)技术迅速发展,广泛运用于各个领域.为了比较运动执行(Motor execution,ME)与MI脑电活动的差异,本文提出一种基于脑电信号(Electroencephalogram,EEG)时频域...     

脑机接口系统的协同工作机制

脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种新型的对外信息交流和设备控制方式。脑机接口系统的协同工作机制包含了人机协同和软硬件各模块间的协同。本文探讨了这些协同工作如何开展、各部件如何共同协调与协作来完成共同的任务。