【摘 要】
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随着人机交互领域的发展,脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)在游戏、医疗和军事等领域的应用越来越广。目前的BCI的信号主要采用非侵入式的脑电信号,该类信号容易获得,
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随着人机交互领域的发展,脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)在游戏、医疗和军事等领域的应用越来越广。目前的BCI的信号主要采用非侵入式的脑电信号,该类信号容易获得,且应用较为方便;随着BCI研究的深入,实验形式多样,在应用上主要是诱发BCI和自发BCI。本文是基于自发BCI的基础上探索一种实验形式简单、易操作的BCI模型。本文设计了一种基于汉语语言想象的自发BCI模型。在本文中主要在实验范式的设计与验证、离线数据的特征提取与分类和在线实验的设计等方面进行了研究,以下是研究的主要内容。(1)通过对大脑的汉语语言处理模型的研究,选择功能脑区并设计基于汉语语言想象的实验范式。选择6个汉语拼音韵母和4个汉字进行语言想象实验,通过对EEG信号的ERD/ERS、单通道数据分析和大脑功能区的分析验证本文所设计的实验范式的可行性。(2)在对离线实验得到的数据处理中,选择主成分分析对数据降维,通过小波包变换选择多个频率段的小波包基的相对能量作为线性判别分类器的特征。得到的结果是:拼音语言想象与休息信号分类准确率为77.24%,两个拼音想象信号的分类准确率是69.85%,三个拼音想象的分类准确率是50.76%;汉字想象与休息信号分类准确率是74.92%,两个汉字想象信号的分类结果是68.69%,三个汉字想象的分类准确率是52.12%。(3)本文中搭建了在线实验平台,通过建立的通道的指标评价函数选择相应通道进行在线实验。同一受试者的两次在线实验的结果分别是56.63%和61.96%。通过研究本文确定了汉语语言想象BCI的研究方案,为汉语语言想象BCI的应用打下基础。
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