论文笔记丨关于稳态视觉诱发电位的脑机接口
论文笔记丨关于稳态视觉诱发电位的脑机接口
- 论文笔记丨关于稳态视觉诱发电位的脑机接口
- Paper1 基于稳态视觉诱发电位的脑机制及脑-机接口研究
- 系统框图
- EEG 数据采集
- 数据预处理
- SSVEP 数据处理
- Paper2 基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统研究
- 系统框图
- SSVEP信号的特征识别
- 信号预处理
- 带通滤波器
- 典型相关分析(CCA)
- Paper1 基于稳态视觉诱发电位的脑机制及脑-机接口研究
Paper1 基于稳态视觉诱发电位的脑机制及脑-机接口研究
作者:张扬松
来源:电子科技大学
发表时间:2013.9.12
数据库:博士
知网链接:基于稳态视觉诱发电位的脑机制及脑-机接口研究
记录时间:2018.8.13
系统框图
博士论文对理论概念讲解的浅显易懂适合入门,附上一张系统框图:
通常BCI系统由信号采集模块、信号处理模块和设备控制模块等三个模块组成,如图1-1所示。信号处理模块又主要涉及信号的预处理、特征提取、模式分类等几部分。信号采集模块主要完成脑信号记录,并将信号传输到信号处理模块;信号处理模块主要完成对采集到的脑信号进行预处理、提取信号中反映被试意图的特征、将提取出来的特征进行分类转换化成控制命令;设备控制模块根据得到的控制命令实现对外部设备的控制。对脑-机接口相关研究主要涉及新颖实验范式设计、高效信号处理方法研究、实验范式相关神经机制研究以及的应用开发等几个方面。
EEG 数据采集
数据采集软件:64导BP记录系统(Brain Products Gmb H, Germany)
电极位置:10-20 导联系统,FCz为参考电极,AFz为地电极。
采样率:1000Hz
滤波:0.01-100Hz在线滤波和50Hz限波器
对每个被试,实验开始时首先记录2分钟的静息态闭眼数据。然后,分别采集7.5Hz、10Hz、12Hz、15Hz和20Hz这5种频率刺激下的5组数据,每组数据长度为1分钟。每个被试的刺激序列是随机的,每组数据采集间隔大约2-3分钟,整个实验持续大约1个小时左右。
数据预处理
为了消除信号的偏移等,数据进行1-100Hz的带通滤波,并降采样到250Hz。
SSVEP 数据处理
SSVEP数据处理主要分为两部分。在第一部分中,我们需要计算每种频率闪烁刺激下的SSVEP的幅度;在第二部分中,由于在实际的BCI中刺激频率的跨度范围不会是从7.5Hz到20Hz这么大,因此我们选择7.5Hz,10Hz,12Hz和15Hz这4种频率的数据,计算这些数据混合在一起之后的频率分类准确率。
频率分类:典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)
Paper2 基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统研究
作者:刘建辉
来源:杭州电子科技大学
发表时间:2016.3.1
数据库:硕士
知网链接:基于稳态视觉诱发电位的脑机接口系统研究
记录时间:2018.8.14
系统框图
SSVEP信号的特征识别
信号的特征识别包括特征提取和特征分类,其中,特征分类是一个完整的脑机接口系统做出决策前的最后一步,主要有两类方法:值比较方法和分类器方法。SSVEP信号的特征比较简单,通常采用值比较方法,比较特征向量的最大值或最小值就可以做出分类判断,目前大多数脑机接口系统都采用值比较的方法。
特征提取方法 | 导联 | 优缺点 |
---|---|---|
功率谱密度分析(PSDA) | 单导联即可 | 信号采取方便 |
典型相关分析(CCA) | 多导联 | 采用空间滤波器,提高信噪比,构造最佳特征向量 |
信号预处理
带通滤波器
数字滤波器 | 相位 | 适用系统 |
---|---|---|
无限脉冲响应(IIR) | 非线性相位 | 适用实时在线 |
有限脉冲响应(FIR) | 线性相位 | 通常用于离线 |
FIR是线性相位的,能够让信号在时域和频域的波形以及相位保持同步,它的缺点是精度较低,且通常运算阶数较大,计算耗时大,导致处理速度较慢。
IIR尽管不是线性相位的,影响了脑电信号的线性相位频率特性,但它需要的阶数较小,处理速度快,在对实时性要求很高的在线系统中就显得尤为必要。
典型相关分析(CCA)
算法思想推导略;
Lin等人在2007年第一次将CCA算法运用到基于SSVEP的脑机接口实验中。图3.6表示的是CCA运用于基于SSVEP的脑机接口系统中频率识别流程图,从图中可以看到, X X X是一个多导联的二维的EEG信号,第一维是EEG信号的导联,第二位是数据的时间长度。Yfk" role="presentation">YfkYfkY_{fk}表示的是第 K K K个刺激频率对应的一组正余弦信号组构建的二维参考信号,它的第二维是时间长度,且与X" role="presentation">XXX信号的时间长度相同。
下面的式子表示的是参考信号 Yfk Y f k Y_{fk}的成分构成。其中, fk f k f_k表示的是第 K K K个刺激频率,N" role="presentation">NNN表示的是参与构建参考信号的谐波数。 Yfk Y f k Y_{fk}是一个 2N∗t 2 N ∗ t 2N*t的矩阵。
这个频率识别过程的思想就是,输入多导联的EEG数据,与所有的刺激频率所构建的参考信号分别做CCA运算,得出对应刺激频率下的相关系数,其中最大的相关系数对应的刺激频率就被认为是检测出目标频率。
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