【摘 要】
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在现代社会,音视频通信已广泛应用到日常交流、商务会谈、在线教育和医疗服务等方面,成为人们生活中不可或缺的一部分。现有的音视频通信软件都需要借助键盘、鼠标或触摸屏等传统人机交互设备才能使用。但是,世界上数以百万计的人患有重度运动功能疾病,如脑瘫、中风以及脊髓损伤等。他们因双手不能运动,无法独立地使用现有的音视频通信软件,这给他们的生活带来了极大的不便。而脑机接口（Brain-Computer Int
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在现代社会,音视频通信已广泛应用到日常交流、商务会谈、在线教育和医疗服务等方面,成为人们生活中不可或缺的一部分。现有的音视频通信软件都需要借助键盘、鼠标或触摸屏等传统人机交互设备才能使用。但是,世界上数以百万计的人患有重度运动功能疾病,如脑瘫、中风以及脊髓损伤等。他们因双手不能运动,无法独立地使用现有的音视频通信软件,这给他们的生活带来了极大的不便。而脑机接口（Brain-Computer Interface,BCI）通过读取大脑活动信息,能在不依赖外周神经和正常肌肉传导通道的前提下,实现人脑与计算机的直接交流。基于此,本文的主要研究内容是基于混合脑机接口的音视频通信系统,旨在帮助运动障碍患者更好地与外界通信交流,提高他们的生活质量。首先,本文通过研究SSVEP（Steady State Visual Evoked Potential）、P300、EOG三种单一模态的BCI范式,提出一种混合BCI范式。单模态的SSVEP-BCI异步性能不好,P300-BCI需要重复多次,EOG信号强度高,易于检测,但是无意识眨眼会给系统带来一定的误报率。本文将三种信号有机结合起来,来提高BCI的性能。具体来说,系统首先通过同时检测SSVEP和P300电位来实现脑开关的状态控制,最后通过检测眨眼产生的EOG信号来发出具体的控制指令。其次,设计了基于混合脑机接口的音视频通信系统。系统设计为两个子模块,脑-机交互模块和音视频通信模块。脑-机交互模块中,主要工作包括设计系统的多级菜单、设计SSVEP和P300混合范式的异步检测算法、设计EOG信号的在线检测算法。音视频通信模块中,主要工作包括设计音视频通信模块的软件架构、设计音视频通信模块的信令协议、设计音频和视频数据的实时处理程序。最后,对系统进行了详细的测试,以检验所设计系统的可靠性和稳定性。测试分为两个方面,音视频通信质量测试和脑-机交互性能测试。邀请了8名健康学生参与脑-机实验来测试系统的实际性能。实验结果表明系统具有较高的实用价值。
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