论文部分内容阅读
为帮助肢体残疾障碍而大脑功能正常的病人更好独立地生活,近些年科学家提出了一种新的大脑与外界环境直接进行通信的模式,即脑机接口。脑机接口避开了病变的外围神经系统和肌肉组织,通过检测到的大脑的电活动变化控制外界设备或与外界环境通信。目前的脑机接口主要利用单一类别的EEG信号作为脑机接口的输入信号,而大脑思维是极其复杂的,单一类别的脑电信号只能用于简单思维任务的识别,不能满足实际应用的需求。融合不同类别的脑电信号构成的混合型脑机接口是近几年脑机接口范畴研究的一个重要方向。传统的字符拼写器是基于P300的经典脑机接口之一,它通过识别P300特征的确定字符所在的行和列从而实现字符的输入。为了提高字符拼写脑机接口性能,本文进行了混合范式的尝试,将SSVEP信号引入到传统的字符拼写系统中,融合P300实现并行控制的混合型脑机接口。具体内容如下：(1)首先,本文设计了基于P300和SSVEP的混合型字符拼写刺激范式。混合范式下共有两种形式的闪烁刺激,一种是每列字符所在的方框以固定频率的闪烁来诱发SSVEP,另一种是在行上的随机出现红色方框闪烁刺激来诱发P300。同时,设计了基于P300的对比范式。(2)分别对两种范式下的脑电信号进行特征提取与分类。混合范式下,融合时域小波分解和时域熵提取的具有可分性的P300时域特征,并利用SVM进行分类,确定目标字符的行。构建了与刺激频率一致的一组正余弦参考信号,利用CCA实现SSVEP的分类识别,确定字符所在的列,行列交叉得到混合范式下的目标字符。对比范式采用与混合范式P300相同的特征提取和分类方法,实现目标字符行和列的识别。利用字符识别正确率和信息传输率对比分析脑机接口的性能,结果显示相较于P300字符拼写系统,加入了SSVEP的混合范式字符拼写系统单个字符刺激诱发时间减少,而识别正确率和信息传输速率得到了提高。基于多种脑电特征信号的混合脑机接口改善了传统的字符拼写系统的性能,具有较好的应用前景。(3)此外,针对脑电采集过程中不可避免的眼电伪迹干扰,本文中提出了一种基于ICA-EMD的EOG伪迹自动消除方法。通过仿真结果可以看出,ICA-EMD结合的眼电伪迹去除方法去噪效果较好,且实验中无需测量眼电的参考信号即可实现自动消除,适用于在线的脑机接口系统。