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近年来,稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential,SSVEP)脑-机接口(brain-computer interface,BCI)因具有训练时间少、使用简单以及信息传输率(information transfer rate,ITR)高的特点而受到广泛关注。然而目前BCI的性能水平限制了它的实际应用。针对这些问题,本文从视觉刺激的信息调制方式和模式分类算法两个方面着手,对SSVEP-BCI进行了深入的研究,以期提高这类BCI的性能,进而推进其实用化进程。在信息调制方面,针对传统分频方法带来的频率有限的问题,本文研究了交叉调制频率和采样正弦编码在提高目标数量的可行性。在此基础上,设计了两种SSVEP-BCI。第一种为基于交叉调制频率的SSVEP-BCI系统,该系统仅利用3个闪烁频率实现了8个目标,15名受试者(其中1人为轻微中风病人)获得了高达93.83%的在线分类正确率;另外一种系统为基于采样正弦编码的SSVEP-BCI,该系统在LCD显示器上实现了45个目标,并获得了104.65 bits/min的平均信息传输率。此外,在频率编码的SSVEP-BCI中,相邻频率的SSVEP往往最容易识别错误。针对这一问题,本文提出了一种新颖的联合频率-相位调制方法。在模式分类算法方面,针对SSVEP的目标识别过程中的谐波优化利用问题,将滤波器组分析的思想引入典型相关分析,提出了一种滤波器组典型相关分析,并设计了一个基于频率编码的40目标脑-机接口字符输入系统。离线和在线实验结果显示滤波器组典型相关分析显著优于常规典型相关分析。在字符拼写速率约为33.3字符/分钟时,在线脑-机接口字符输入系统获得了151.18 bits/min的平均信息传输率。考虑到目标识别过程中个体差异带来的视觉潜伏期问题,将各自SSVEP训练数据和滤波器组分析思想引入典型相关分析,提出了一种扩展型典型相关分析方法。本文通过结合扩展型典型相关分析和联合频率-相位调制方法构建了一套基于联合频率-相位调制的SSVEP-BCI系统。该系统获得了267.16 bits/min的平均信息传输率,优于目前已知的脑-机接口字符输入系统。本文最后研究了频率-相位混合编码方法在多目标SSVEP-BCI中的可行性,并比较了联合频率-相位编码与已有的混合频率-相位编码。结果显示频率-相位混合编码在多目标SSVEP-BCI中高度有效,为构建高速率脑-机接口字符输入系统提供了一个切实可行的方案。