

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、腦-機接口是一個在大腦和外界(外圍設備和外部環(huán)境)之間傳遞信息,且不依賴于外圍神經和肌肉組成的大腦正常輸出通路的通訊系統?;旌鲜侥X-機接口(hybrid brain computer interface,hBCI)將基于不同交互范式的腦-機接口系統進行結合,或將腦-機接口系統與其他人機交互系統進行結合,可在一定程度上解決傳統單一范式腦-機接口系統信息傳輸率較低以及可能存在BCI文盲等問題,是近年來受到廣泛關注和認可的新型BCI設計思想。
2、
本文設計的hBCI含3種腦-機/人機交互范式,包括基于P300的腦-機接口范式、基于SSVEP的腦-機接口范式、以及具有自主節(jié)律特點的基于咬合誘發(fā)頭皮肌電信號(occlusion evoked scalp-myoelectricity,OES-ME)的人機接口范式。研究中,首先構建完成了上述三個獨立范式子系統,三個子系統在線測試結果表明:P300腦-機接口的在線信息傳輸率最高可達24.62 bits/min;SSVEP腦-機
3、接口的信息傳輸率最高為34.29 bits/min;自主節(jié)律的咬合動作識別時間為1 s,平均準確率為92.9%。在單一范式腦-機/人機接口的基礎上,文中成功設計實現了一套串行多信息融合的在線hBCI異步系統,包括4個主要模塊:視覺刺激模塊、信號采集模塊、用戶界面與數據處理模塊,指令控制模塊。視覺刺激模塊顯示誘發(fā)范式,包括Oddball行列范式和SSVEP閃燈范式;信號采集模塊能實時地采集來自用戶的腦電數據和視覺刺激界面?zhèn)魉偷氖录a;用
4、戶界面和數據處理模塊設置相關參數,讀取腦電信號和事件代碼,對數據進行處理分析,并將結果發(fā)送到指令控制模塊;指令控制模塊接收結果,并將結果轉換為相應的控制指令(移動光標、鍵盤模擬輸入和鼠標單擊操作)或語音提示反饋給用戶。該系統能夠實現拼寫字符、移動光標和單擊鼠標等多種功能以及各功能之間的轉換,從而輔助使用者完成瀏覽網頁的日常操作。最后對系統進行了在線測試,5名受試者均可完成所有規(guī)定的網頁搜索任務,實驗結果表明實際子操作命令輸出與理論子操作
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于多生理信息融合的情緒識別方法.pdf
- 基于多生理信息融合的心血管疾病檢測技術研究.pdf
- 基于多生理信息融合的醫(yī)療診斷建模方法研究.pdf
- 基于多信息融合的點焊質量在線監(jiān)控方法研究.pdf
- 基于多信息融合技術的導盲設備研究.pdf
- 多滾輪高精度在線測量系統的信息融合技術研究.pdf
- 基于多信息融合技術的視頻人臉檢測研究.pdf
- 基于數據驅動的多源信息融合技術研究.pdf
- 基于多特征信息融合的圖像檢索技術研究.pdf
- 基于多信息融合的逆向工程技術研究.pdf
- 基于多信息融合的電氣火災智能檢測技術的研究.pdf
- 基于混沌特征提取的多生理信息融合的情緒識別方法研究.pdf
- 基于多傳感信息融合的火災預警技術研究.pdf
- 基于多信息融合的紅棗智能分級技術研究.pdf
- 基于多源信息的制動摩擦溫升在線融合監(jiān)測方法研究.pdf
- 面向智能服裝的多生理信息融合的情緒判別研究.pdf
- 基于多信息融合技術的道路平面區(qū)域檢測方法研究.pdf
- 基于雙源多特征的步態(tài)信息融合技術研究.pdf
- 基于多源信息融合技術的板栗分級檢測方法研究.pdf
- 基于IEC61970的多系統信息融合技術研究.pdf
評論
0/150
提交評論