【摘 要】
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利用人体生物信号建立人-计算机交互系统(Human-Computer Interactions,HCI)是当前生命科学与信息科学相融合的交叉学科研究的一个热点.利用眼电图(Electro-oculography,EOG)
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利用人体生物信号建立人-计算机交互系统(Human-Computer Interactions,HCI)是当前生命科学与信息科学相融合的交叉学科研究的一个热点.利用眼电图(Electro-oculography,EOG)建立目视控制系统在国际上也引起了广泛关注.使用人体生物信号构建控制系统的关键是从信号中提取相关的控制信息.然而,由于人体生物信号易受干扰,不确定性强,目前还缺乏有效的分析工具,因此,导致利用生物信号进行控制的应用受到很大的限制.该文根据信号处理的一般过程,首先对EOG信号进行分析和预处理,主要用线性FIR滤波器和小波对EOG信号进行滤波处理,并对EOG微分信号的噪声建立了ARMA模型.其次是将提取眼球位置信息的问题转化为特征提取和分类的问题.主要运用各种特征值提取方法及统计方法确定了EOG信号与眼球转动位置相关的特征值.最后,对EOG信号的特征值建立了基于贝叶斯决策准则的分类判别系统,验证了利用EOG信号求取眼球转动位置信息的可行性.
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