基于視覺圖片的腦—機(jī)接口控制研究.pdf

1、腦—機(jī)接口(Brain-computer interface，BCI)是一種不依賴于大腦的正常輸出通路（外圍神經(jīng)和肌肉組織）而使人類大腦直接與計(jì)算機(jī)或外部設(shè)備進(jìn)行通信的技術(shù)。基于腦電圖信號（electroencephalogram，EEG）的腦—機(jī)接口方法具有操作方便，成本低以及其無創(chuàng)性等優(yōu)點(diǎn)，是當(dāng)前腦—機(jī)接口研究的主要方向。腦—機(jī)接口系統(tǒng)的研究有明確的臨床應(yīng)用背景，因此實(shí)時(shí)在線系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有著重要的意義。
　　磁共振成像（M

2、RI）對受試者的觀察發(fā)現(xiàn)，受試者在進(jìn)行場景模式學(xué)習(xí)時(shí)，大腦的后海馬區(qū)與后海馬旁回興奮度明顯加強(qiáng)；而在進(jìn)行臉部辨別學(xué)習(xí)時(shí)，大腦的邊緣皮層、前海馬區(qū)和后梭狀回興奮度增強(qiáng)。本文根據(jù)以上觀察結(jié)論給出一種利用人臉圖片和場景圖片作為刺激源，來檢測受試者后海馬區(qū)、后海馬旁回以及邊緣皮層、前海馬區(qū)和后梭狀回附近腦電信號的方法，對受試者在進(jìn)行人臉圖片刺激與場景圖片刺激時(shí)不同腦電信號進(jìn)行在線區(qū)分。
　　本研究中腦電信號的偽跡去除方法采用指數(shù)移動(dòng)平均算

3、法。腦電信號的分類采用了兩種分類算法：一種是利用基于多項(xiàng)式核函數(shù)的投票感知器為弱分類器的AdaBoost算法；另一種是懲罰邏輯回歸算法。研究中所用到的腦電信號采集設(shè)備Emotiv EPOC是一種干電極腦電信號采集放大器。
　　本文首先通過離線實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了基于人臉圖片和場景圖片腦—機(jī)接口系統(tǒng)的可行性，6名參與測試的受試者，其離線實(shí)驗(yàn)的分類成功率都超過了70％。在線實(shí)驗(yàn)是用分類后的腦電信號來實(shí)現(xiàn)基于以太網(wǎng)供電（power over et