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自适应脑机接口控制系统研究

姜俊  
【摘要】:脑机接口(Brain Computer Interface, BCI)为大脑与外界提供了一种不依赖外周神经和肌肉组织的通讯与控制方式。一个具有实用价值的BCI控制系统必须具有自我调节能力,以适应脑电信号(electroencephalogram, EEG)的时变特性。这要求相应信号处理算法能检测EEG信号的变化,实时进行参数调整,以保持良好的处理效果。根据以上要求,本文对EEG信号自适应特征提取和分类算法进行了研究,并利用这两种算法设计、实现了针对虚拟倒立摆和自动车的BCI控制系统。 虚拟倒立摆实验选取左、右手运动想象EEG模式作为输入。实验前通过在线训练范式使被试能熟练进行运动想象任务,增强信号特征。BCI控制系统采用自适应共同空间模式(adaptive Common Spatial Pattern, aCSP)特征提取算法和自适应线性判别分析(adaptive Linear Discriminant Analysis, aLDA)分类算法对倒立摆进行控制。实验结果表明,该控制系统能根据大脑状态变化有效地进行自适应调整,提高分类正确率,延长倒立摆控制时间。 自动车控制实验采用左、右手运动想象和双手放松这三类EEG模式作为输入。在aCSP和aLDA算法的基础上,设计了三类问题的自适应特征提取和分类算法,同时为了提高控制系统的准确率和稳定性,引入滑动窗口判别机制。实验结果表明,利用这些算法设计的BCI控制系统在完成自动车任务中表现出良好的性能。


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