腦-機(jī)接口信號(hào)中靶標(biāo)的貝葉斯搜索.pdf

1、人類的各種意識(shí)活動(dòng)能通過腦電得到反映，腦-機(jī)接口(BCI)通過對腦電的分析解讀出用戶的意圖，并實(shí)現(xiàn)對外部設(shè)備的直接控制。腦機(jī)接口在認(rèn)知科學(xué)、康復(fù)醫(yī)學(xué)等方面都有著極其重要的意義。本文探討利用“模擬自然閱讀”模式下產(chǎn)生的誘發(fā)事件相關(guān)電位(ERP)來構(gòu)建腦控虛擬鍵盤的可行性。
　　 腦控虛擬鍵盤上每個(gè)按鈕下面都有一個(gè)刺激小視窗，不同按鈕中靶標(biāo)出現(xiàn)的時(shí)刻不同，受試者不同的選擇對應(yīng)于不同的視覺刺激靶標(biāo)位置。從連續(xù)記錄的腦電信號(hào)中搜索出靶信

2、號(hào)(ERP)出現(xiàn)的位置就能探測受試者的選擇。
　　 本文主要研究了視覺刺激誘發(fā)腦電信號(hào)中，靶與非靶對應(yīng)的腦電信號(hào)的特征提取和分類。其中特征提取采用了小波變換，提取了小波分析后第6層的數(shù)據(jù)作為特征向量，能夠有效增強(qiáng)信號(hào)的特征成分，同時(shí)降低特征維數(shù)。靶與非靶對應(yīng)腦電信號(hào)的分類使用了正態(tài)分布最小錯(cuò)誤率的貝葉斯分類器，并從不同受試者、通道、時(shí)程等多個(gè)方面對判別效果進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：能得到最佳分類精度的通道處于大腦中具有認(rèn)識(shí)客觀事物功