基于表面肌电信号的人机交互软件设计

设计了一种基于Qt的人机交互软件,用于从表面肌电信号中解码出手势,控制空间机械臂灵巧手作业;介绍了肌电信号解码手势并控制仿真灵巧手系统的组成,包括下位机肌电采集接口部分和上位机人机交互软件两部分;详细说明了人机交互软件的3个功能模块,即接收并显示16路神经接口向上位机发送的肌电信号、对肌电信号进行实时手势解码以及控制仿真灵巧手;分析了软件设计过程中的几个关键技术,信号与槽机制、多线程与多进程结合、UDP通信等;最后,设计了基于肌电信号解码3种手势并控制仿真灵巧手的实时实验,手势识别率在98％以上,控制延迟为200 ms左右;实验结果表明,人机交互软件运行稳定,功能齐全,在航天遥操作人机交互系统中具有应用前景.     

基于小波变换共空间模式的脑电信号解码

针对运动想象脑电信号实现任务少、识别准确率低等问题,提出了一种基于小波包分解的共空间模式脑电信号特征提取方法。该方法通过长短期记忆网络进行脑电信号解码,采用独立成分分析的方法将运动想象信号进行盲源分离,采用小波包分解方法将每个通道脑电信号按频率分为8组。计算每组信号的功率值,采用递归特性消除方法去除对分类不重要的10个节点特征,将被选择的节点信号采用1对1共空间模式提取空域特征,将特征矩阵输入长短期记忆网络进行脑电信号解码,得到4类运动想象信号分类结果。采用本文方法对公开的脑机接口竞赛数据集(包括左手想象信号、右手想象信号、舌头想象信号、双脚想象信号)前3位受试者数据进行验证,结果表明：本文方法的识别准确率分别为90.28%、94.25%、96.55%,平均识别准确率达到93.69%。与其他方法对比,本文方法识别准确率较高。用识别的脑电信号作为解码控制信号,控制虚拟太空环境中的空间机械臂顺时针或逆时针运动,达到抓取空间中目标物体的目的。