【摘 要】
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近些年来,越来越多的研究表明使用多种模态信号融合可以提高脑机接口（BrainComputer Interface,BCI）系统的性能,而脑控轮椅（Brain-Controlled Wheelchair,BCW）系统作为脑机接口与生活联系最紧密的应用,其提供了一种不依赖于外部神经与肌肉组织而直接通过大脑操纵轮椅行进的控制方式,使得有重度行动障碍的人可以自主操纵轮椅完成一部分日常生活需求。本文探索如何
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近些年来,越来越多的研究表明使用多种模态信号融合可以提高脑机接口（BrainComputer Interface,BCI）系统的性能,而脑控轮椅（Brain-Controlled Wheelchair,BCW）系统作为脑机接口与生活联系最紧密的应用,其提供了一种不依赖于外部神经与肌肉组织而直接通过大脑操纵轮椅行进的控制方式,使得有重度行动障碍的人可以自主操纵轮椅完成一部分日常生活需求。本文探索如何将多模态脑机接口技术与轮椅控制系统结合起来构建一个安全、可靠的脑控轮椅系统,主要工作如下:（1）设计了脑控轮椅系统框架,包括系统的硬件设计和软件设计,系统在采集用户的脑电信号后进行数据处理和分类得到控制指令,并通过蓝牙将指令发送至轮椅主控板,轮椅主控板解析指令后实现对应的控制功能。（2）分别构建了基于P300的脑控轮椅系统与基于SSVEP的脑控轮椅系统,并针对这两个单一模态的脑控轮椅系统设计了离线实验及在线实验。其中离线实验用来确定信号的分类算法及阈值;在线实验主要用来测试两个系统的同步控制性能和异步控制性能,为多模态脑控轮椅系统的范式设计提供了参考。（3）构建了一种多模态脑控轮椅系统范式设计框架,根据轮椅的控制过程将系统的状态划分为关闭状态、等待状态和运行状态,因此多模态系统的范式设计可以转变为系统等待状态范式设计和运行状态范式设计。并以此构建了基于EMG与SSVEP的脑控轮椅系统,将咬牙所产生的EMG信号用于检测系统在等待状态时使用者是否有控制意图,并使用SSVEP控制轮椅的行进,实验表明基于EMG与SSVEP的脑控轮椅系统在提高系统同步控制性能的前提下降低了系统的误启动次数,提高了系统的安全性。（4）构建了一个基于P300和SSVEP并引入注意力状态检测的多模态脑控轮椅系统,其中P300和注意力检测用于判断等待状态时使用者的控制意图与设置参数,SSVEP用于轮椅的行进控制,实验结果表明等待状态下系统平均误报率为0.44次/分钟,误启动次数为0,通过与其他方法的对比验证了系统在保证系统同步性能的前提下有效地提升了异步控制性能和安全性,具有一定的实用价值与研究意义。
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