论文部分内容阅读
脑-机接口是一种全新的人机交互系统,在近10年内快速发展并得到越来越多的应用。康复医疗领域是脑-机接口的一个重要应用领域。脑-机接口技术为行动不便的人提供了“第三只手”,他们可以通过BCI系统控制轮椅运动、控制机器人完成任务等,将提高生活自理能力,并大幅改善生活质量。本文针对前额区域的脑电信号进行研究,首先对DEAP脑电数据库进行简单分析,证明了利用前额区域(Fpl和Fp2)脑电信号进行情绪分类的可能性。随后,基于意念耳机(MindWave Mobile)脑电设备搭建了面向情绪识别的脑电实验系统。实验中,采用效价-唤醒度二维情绪模型进行情绪评价,以视频材料诱导的方式激发受试者特定情绪,并利用受试者自我评估数据进行实验评价。本文在利用脑电数据进行情绪分类时,首先提取脑电信号的频域和时域特征,随后采用支持向量机分类算法实现分类。分类群体分为个体和群体两种,情绪类别上选择愉悦-悲伤情绪和高亢-低沉情绪两组情绪对。此外,本文还探究了不同特征单元时间长度和情绪分类精度之间的关系。分析结果显示,在特征单元时长为2s左右时,群体情绪分类精度可达78%,个体情绪分类精度可达91%。本文搭建了便携式人脑在线控制机器人系统,在该平台上,用户通过控制自身注意力情况实现对四自由度机械臂的实时控制。该系统以意念耳机作为脑电信号采集设备,通过蓝牙与PC相连。上位机软件使用MFC编写,与下位机使用串口通信。下位机核心控制器为STM32F103,用其产生四路PWM波,并捕获四路码盘信号,实现对四自由度机械臂的精确控制。电机驱动电路围绕LMD 18200搭建,用PWM方式控制电机转速。该系统具有灵活、方便、实时性强、趣味性强等优点。