【摘 要】
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以生物电为信息载体的人机交互(Human-Computer Interaction, HCI)技术,是当前计算机应用和信息处理领域的一个重要研究方向,相关的研究工作具有重要的科学意义和广阔的应用
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以生物电为信息载体的人机交互(Human-Computer Interaction, HCI)技术,是当前计算机应用和信息处理领域的一个重要研究方向,相关的研究工作具有重要的科学意义和广阔的应用前景。现有的基于生物电信号的人机交互系统一般以人体的某一种生物电信号作为其输入,例如眼电(EOG)信号或者脑电(EEG)信号等。本文设计并实现了结合EOG和EEG的人机交互系统,主要工作如下:1、从生物电信号的种类、信号的传输方式、信号数据的处理算法等方面分析研究了现有的基于EOG和EEG的人机交互系统的设计原理。本文对EOG和EEG的处理工作包括:依据波形特征从EOG中识别眨眼动作并累积连续眨眼的次数,其中眨眼动作的识别主要通过信号的中分位点,波峰、波谷值以及波峰波谷间距等特征值来确定,是否为一组连续眨眼的判断,主要依据是两次眨眼信号之间的波峰间距;依据快速傅里叶变换从EEG中检测alpha波,主要方法是系统每接收到一秒的数据,就对其进行一次快速傅里叶变换,得到这一秒钟内人脑波频率的峰值,若其介于8-12Hz之间,则判定产生alpha波。2、设计并实现了结合EOG和EEG的多媒体控制人机交互系统(包括无线蓝牙和有线两种信号传输方式)。具体工作包括:阐述了两个系统的系统流程和功能结构;两个系统的模块都划分为以下三个部分,信号采集与传输模块,生物电信号处理模块和受控命令生成模块;信号采集与传输模块主要阐述了信号采集与传输的流程;生物电信号处理模块主要阐述了对EOG和EEG的分析处理方法;受控命令生成模块主要实现的功能是将生物电信号处理模块所得到的结果转化为控制多媒体播放器的控制命令本文将眼电信号和脑电信号结合起来作为人机交互系统的输入,使得生物电在人机交互技术中的应用更加合理完善。
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