【摘 要】
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稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)是指当人体受到一个固定频率的闪烁或者变换模式的视觉刺激时,大脑皮层的电位活动将被调制,从而产生一个连续的且与刺激频率有关(刺激频率的基频或倍频处)的响应。基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)因具有训练耗时短,信息传输率高等特点而成为BCI领
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稳态视觉诱发电位(Steady State Visual Evoked Potential,SSVEP)是指当人体受到一个固定频率的闪烁或者变换模式的视觉刺激时,大脑皮层的电位活动将被调制,从而产生一个连续的且与刺激频率有关(刺激频率的基频或倍频处)的响应。基于稳态视觉诱发电位的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)因具有训练耗时短,信息传输率高等特点而成为BCI领域的一个热点方向。但是由于人体生理因素及硬件技术的限制,能诱发出高质量SSVEP信号的视觉刺激频率范围是有限的,从而也限制了传统基于频率编码的SSVEP-BCI的控制命令数的扩展,这些问题从一定程度上阻碍了这类BCI系统的进一步发展。针对上述问题,本文对基于SSVEP频率响应和阻断响应的BCI新范式展开研究,本文的研究重点包括以下几个方面:1、SSVEP阻断响应规律的研究。本文首次研究自主闭眼下的SSVEP阻断响应特性,并探究了不同刺激下的SSVEP阻断响应规律及最佳刺激源参数。研究中首先采用时频分析获得脑电信号的时频图,通过时频分析结果验证了受试者可以通过自主闭眼实现SSVEP的有效阻断。此外,研究中发现不同视觉刺激下阻断响应现象有所不同,因此进一步研究了不同刺激下的SSVEP阻断响应规律。本文设计阻断实验采集不同频率、颜色、亮度、大小尺寸的视觉刺激下的脑电信号,并利用频带能量和阻断率作为评估指标,对SSVEP阻断响应的影响因素进行了深入的分析,并最终确定了诱发SSVEP阻断响应的最佳刺激参数。2、频率和阻断识别算法的研究。本文首先介绍了基于滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,FBCCA)频率识别方法。在频率识别的基础上,提出利用FBCCA子带融合后的相关系数作为阻断识别特征,进而提出了进行阻断识别的两种方法:第一种为基于相关系数阈值的阻断识别及阻断时长计算方法;第二种为基于多分类SVM的阻断识别及基于分类状态的阻断时长计算方法。3、基于SSVEP频率响应和阻断响应的BCI范式及实验研究。本文在前述研究的基础上提出了一种基于SSVEP频率响应和阻断响应的BCI新范式。该范式的关键问题在于阻断有效识别和阻断时长准确计算。因而本文基于最佳刺激参数,在两种刺激频率下设计了含多次睁闭眼切换的阻断实验。实验中选用的刺激频率为中低频段的8Hz和15Hz,阻断时长则均为6s。通过该阻断实验获取不同状态下实验数据,结合前述的频率和阻断识别算法,实现对阻断点的检测和阻断时长的计算。从而验证了本文提出的新范式的可行性和实用性,为未来基于SSVEP频率和阻断响应的时频联合编码的在线BCI系统奠定基础。
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