基于视觉图片的脑—机接口控制研究

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1、中图分类号TP?91论文编号1006015-0258学科分类号510.SOoO密级TIANJINUNIVERSITYOFTECHNOLOGY工程硕士学位论文•DISSERTATION基于视觉图片的脑一机接口控制研究TheResearchofBrain-ComputerInterfaceBasedonVisualImages工程领域:控制工程作者姓名:宋雨指导教师:1高强.叙福™1天津理工大学研究生部二〇一五年三月独釗牲声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研宄工作和取得的研宄成果，除了文中特别加以标注和致谢之

2、处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研宄成果，也不包含为获得天津理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研宄所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位抡丈作者答名：答孛g期：2.(7丨y年》月厶《学隹论丈版权使用投权书本学位论文作者完全了解天津理工大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编，以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复本和电子文件。(保密

3、的学位论文在解密后适用本授权说明）答孛9期年]h答孛g期：又力丨年j/L^分类号：510.8060密级：天津理工大学研究生学位论文基于视觉图片的脑—机接口控制研究（申请工程硕士学位）工程领域：控制工程作者姓名：宋雨指导教师：高强教授2015年3月ThesisSubmittedtoTianjinUniversityofTechnologyfortheMaster’sDegreeTheResearchofBrain-ComputerInterfaceBasedonVisualImagesBySongYuSupervisorG

4、aoQiangMarch,2015摘要脑—机接口(Brain-computerinterface，BCI)是一种不依赖于大脑的正常输出通路（外围神经和肌肉组织）而使人类大脑直接与计算机或外部设备进行通信的技术。基于脑电图信号（electroencephalogram，EEG）的脑—机接口方法具有操作方便，成本低以及其无创性等优点，是当前脑—机接口研究的主要方向。脑—机接口系统的研究有明确的临床应用背景，因此实时在线系统的设计和实现有着重要的意义。磁共振成像（MRI）对受试者的观察发现，受试者在进行场景模式学习时，大脑的后海

5、马区与后海马旁回兴奋度明显加强；而在进行脸部辨别学习时，大脑的边缘皮层、前海马区和后梭状回兴奋度增强。本文根据以上观察结论给出一种利用人脸图片和场景图片作为刺激源，来检测受试者后海马区、后海马旁回以及边缘皮层、前海马区和后梭状回附近脑电信号的方法，对受试者在进行人脸图片刺激与场景图片刺激时不同脑电信号进行在线区分。本研究中脑电信号的伪迹去除方法采用指数移动平均算法。脑电信号的分类采用了两种分类算法：一种是利用基于多项式核函数的投票感知器为弱分类器的AdaBoost算法；另一种是惩罚逻辑回归算法。研究中所用到的脑电信号采集设

6、备EmotivEPOC是一种干电极脑电信号采集放大器。本文首先通过离线实验验证了基于人脸图片和场景图片脑—机接口系统的可行性，6名参与测试的受试者，其离线实验的分类成功率都超过了70%。在线实验是用分类后的脑电信号来实现基于以太网供电（poweroverethernet，POE）的智能照明亮度的控制，6位受试者在设定范式下的控制成功率都超过了70%，系统达到6.5bits/min的平均信息传输速率，很好的实现了智能照明的阶梯控制。脑—机接口与POE结合，给出了一种新的智能家居控制思路，这套基于便携式干电极脑电采集器的脑—机

7、接口系统，可以使脑—机接口控制系统走出实验室，将为改善神经肌肉疾病患者的日常生活带来帮助。关键词：脑—机接口指数移动平均AdaBoost投票感知器惩罚逻辑回归以太网供电AbstractAbrain–computerinterface(BCI)isacommunicationsystemthatdoesnotrequireanyperipheralmuscularactivity.Indeed,BCIsystemsenableasubjecttosendcommandstoanelectronicdeviceonlybyme

8、ansofbrainactivity.Suchinterfacescanbeconsideredasbeingtheonlywayofcommunicationforpeopleaffectedbyanumberofmotordisabilities.Theelectroencephalogram(EE