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1、腦機(jī)接口(Brain-computer interface,BCI)是通過(guò)大腦直接控制外部設(shè)備實(shí)現(xiàn)與外部環(huán)境的交流,打破了傳統(tǒng)的大腦通過(guò)肌肉和外周神經(jīng)與外界的交流。如今,隨著腦機(jī)接口技術(shù)的迅速發(fā)展,科研工作者對(duì)于頻率調(diào)制的視覺(jué)誘發(fā)電位腦機(jī)接口(frequency modulation visual evoked potential BCI,f-VEP BCI)進(jìn)行了大量的研究,而對(duì)于偽隨機(jī)編碼調(diào)制的視覺(jué)誘發(fā)電位腦機(jī)接口(Pseudo-r
2、andom code modulated VEP BCI,c-VEP BCI)的研究比較少,傳統(tǒng)的c-VEP BCI是使用一種或者說(shuō)一個(gè)編碼及其時(shí)間移位來(lái)調(diào)制不同的刺激論標(biāo),限制了論標(biāo)數(shù)的增加,從而限制了BCI系統(tǒng)的信息傳輸率。本文從信學(xué)處理的方法以及提高c-VEP BCI的刺激論標(biāo)數(shù)出發(fā),對(duì)c-VEP BCI進(jìn)行了研究。
基于一個(gè)偽隨機(jī)序列調(diào)制的VEP腦機(jī)接口是通過(guò)典型相關(guān)分析(Canonical correlation a
3、nalysis,CCA)來(lái)優(yōu)化空域?yàn)V波器,使用模板匹配法(Template Matching Method,TMM)進(jìn)行論標(biāo)識(shí)別。而本文提出了通過(guò)信學(xué)分?jǐn)?shù)分析方法(Signal Fraction Analysis,SFA)來(lái)優(yōu)化空域?yàn)V波器,使用一類支持向量機(jī)(One Class Support Vector Machine,OCSVM)來(lái)分類識(shí)別論標(biāo),這兩種優(yōu)化空域?yàn)V波方法和兩種分類識(shí)別論標(biāo)方法可以互相組合,形成四種不同形式的方法,實(shí)驗(yàn)
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