本发明专利技术公开了一种基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法，所述方法包括：对采集的稳态视觉诱发电位信号SSVEP进行数字采样，得到N个离散样本，对离散样本加窗作快速傅立叶变换分析，得出SSVEP信号的频谱；搜索出峰值谱，并记录其相位值，另需确定次高谱位置并求得比值；由比值得到频偏估计值，基于此获得相应相位估计值；通过求出两个激励频率的校正后的测量相位差来识别激励目标。所述解码装置包括：将采集到的信号经过模数转化器采样得到样本序列，以并行数字输入的形式进入DSP器件，经过内部处理，得到信号的参数估计；再借助输出驱动及其显示模块显示受试者发出的命令，最后外部设备响应对应的命令。
【技术实现步骤摘要】
基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法及其装置
本专利技术涉及数字信号处理领域，尤其涉及一种基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法及其装置，本专利技术对基于视觉稳态诱发电位的脑机接口装置激励信号的频率存在频偏时，通过FFT谱校正方法来提取相位信息而实现命令解码。
技术介绍
脑机接口[1](Brain-ComputerInterface，简记为BCI)是人脑和计算机或者其他电子设备之间建立的一种直接的信息交流和控制通道，它不依赖于大脑的正常输出通路(外周神经系统及肌肉组织)，是一种全新的通讯和控制方式[2]。它旨在建立人脑和外界的直接交流通道，通过提取脑电信号的特征而识别出大脑指令，最终完成大脑对外部设备的直接控制。研究脑机接口技术的主要目的是设计出基于脑电信号的控制装置，以实现与外部环境的交流和控制[3]。因此脑机接口在医学分析领域和临床应用上有着深远的意义。在脑电信号的选择上，稳态视觉诱发电位(Steady-StateVisualEvokedPotential，简记为SSVEP)[4]因具有非侵犯性、系统配置简单、训练时间短及其高信息转化率的优势，近年来常被选作是大脑命令的良好载体。所谓稳态视觉诱发电位，即当受到一个大于某固定频率(6Hz)的视觉激励时，人的大脑视觉皮层产生的一个连续的与激励频率有关(激励频率的基频或倍频处)的响应，它可以可靠地应用于脑机接口系统。而衡量SSVEP-BCI系统性能的标准之一就是该系统可产生的命令数(即目标激励块)，命令数越多，对应的执行动作也越多，系统也越完善。目前最常用的SSVEP命令识别方法是通过提取脑电信号的频率信息来实现的[5-7]，而对于采用LCD(LiquidCrystalDisplay，液晶显示器)激励产生的SSVEP信号，由于其激励频率是通过对LCD的刷新频率整数分频得到，因而其激励频率数目受到限制；另外，在这些通过整数分频得到的激励频率中，必然存在一些因为存在频率偏移而无法直接检测的激励频率[8,9]，这就需要通过引入新的频率检测算法(即频率解码方法)来解决该问题。为增加目标数，也有研究者采用了多频率激励进行SSVEP信号诱导，通过典型相关分析(CCA)方法提取信号的特征[10,11]。但以上方法都仅侧重于通过丰富频率编码来增加命令目标数。为根本解决有限频率数下的命令识别问题，不但要改进频率编码算法，还要完善现有的频率解码检测算法。近年来，为改进脑机接口系统的性能，频率相位混合编码的概念进入我们的视野，显然，这一举措大大提高了激励目标数。由于在频率相位混合编码[12,13]的SSVEP系统中，在频率编码的基础上增加了相位信息，因而要求其解码过程既能准确提取频率特征，又能提取相位特征。如清华大学在文献[12]提出的方法，在编码时对同一激励频率赋予多个初始相位而增加了目标数，在解码时则通过结合SSVEP信号的FFT谱峰处的幅度值和相位值来区分不同的激励目标；文献[14]则将SSVEP激励周期划分为闪烁时段和静默时段，在编码时，通过设置不同的静默时段长度而产生标识不同目标特征的相位，在解码时，则考虑所有静默分段情况对SSVEP响应信号做分割，并计算出不同分段的时域平均能量，再以这些能量差异为依据来识别不同相位的激励目标。显然，文献[14]由于解码过程是在时域中进行的，故对噪声敏感度较高；文献[12]的解码是在FFT频域中直接实现的，但调研该文献的参数可发现，其激励频率全都选取为FFT频率分辨率的整数倍(正好对应各激励频率的频偏为0，使得直接FFT测相无误差)，从而其激励目标数仍受到限制(同样限制也存在于文献[6,10,12,15]中)。之所以选取无频偏的激励频率，是为了绕开在频偏情况下FFT谱泄漏导致测相不准确的固有缺陷。因为存在谱泄漏，即使对于单频信号，其峰值谱线上的相位值都会存在很大误差；当信号包含多个频率成分时，各成分因谱泄漏而导致的谱间干扰，则会进一步增大测相误差[16-18]。因此为提高有限带宽内的频率利用率，迫切需要解决存在频偏时稳态视觉诱发电位的FFT相位解码问题。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法及其装置，本专利技术能够在SSVEP激励频率存在各种偏移情况下，准确提取出其初相信息，具有高识别精度，详见下文描述：一种基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法，所述方法包括以下步骤：(1)对采集的稳态视觉诱发电位信号SSVEP进行数字采样，得到N个离散样本，再离散样本加窗作快速傅立叶变换分析，得出SSVEP信号的频谱Xf(k),k＝0,…,N-1；(2)搜索出位于k＝k*处的峰值谱Xf(k*)，并记录其相位值另需确定次高谱位置并求得比值v；(3)由比值v值得到频偏估计值基于此获得相应相位估计值(4)通过求出两个激励频率f1与f2的校正后的测量相位差来识别激励目标。所述比值v具体为：所述频偏估计值具体为：所述相位估计值具体为：其中，为峰值处所对应的相位值。所述测量相位差具体为：分别为不同激励频率下的延时相位，分别为不同激励频率下的激励相位。一种基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码装置，所述解码装置包括：模数转化器、DSP器件、输出驱动及其显示模块，将采集到的信号x(t)经过所述模数转化器采样得到样本序列x(n)，以并行数字输入的形式进入所述DSP器件，经过所述DSP器件的内部处理，得到信号的参数估计；再借助所述输出驱动及其显示模块显示受试者发出的命令，最后外部设备响应对应的命令。本专利技术提出的基于FFT谱校正的相位提取方法，若应用于实际工程领域及临床医学领域，可以产生如下有益效果：由于放宽了对激励频率的要求，增加了目标块数量，故大大丰富了对所处环境的控制操作。由于本专利技术的相位解码精度高，故有利于减少外界设备的操作失误。由于本专利技术的核心校正过程可以快速配置，故有利于系统升级，适用于不同的应用需求。附图说明图1为脑机接口系统的基本构成框图；图2为基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法的设计总流程图；图3为无噪情况下频率偏移估计和相位估计值；图4为加噪情况下频率偏移估计和相位估计值；图5为两目标块激励显示器；图6为基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码装置的硬件实施图；图7为DSP内部程序流图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本专利技术实施方式作进一步地详细描述。为突破这一瓶颈，本专利技术在混合频率相位差式激励方式的基础上，使用频率和相位对SSVEP信号进行混合编码并作解码处理，提出了一种新型的基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法及其装置。该方法能够改善SSVEP激励信号存在频偏情况下由于FFT谱泄漏而测不准相位的问题，准确计算出对应的激励相位值，并识别出目标块，最终达到放宽对目标激励频率的限制、增加激励目标数的目的。图1为脑机接口系统的基本构成框图，脑机接口系统大致可分为四个组成部分：(1)由外界产生各种包含不同频率和初相信息(即编码信息)的诱发电位生成激励信号；(2)在皮层电极或头皮电极对神经电信号进行采集，并进行多通道放大、滤波和A/D转换，完成预处理；(3)特征提取与控制命令生成：即利用信号处理和模式识别算法，提取出诱发电位的特征信息，并进行分类、解码和转换，产生与神经本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)对采集的稳态视觉诱发电位信号SSVEP进行数字采样，得到N个离散样本，对离散样本加窗作快速傅立叶变换分析，得出SSVEP信号的频谱Xf(k),k＝0,…,N‑1；(2)搜索出位于k＝k*处的峰值谱Xf(k*)，并记录其相位值另需确定次高谱位置并求得比值v；(3)由比值v值得到频偏估计值基于此获得相应相位估计值(4)通过求出两个激励频率f1与f2的校正后的测量相位差来识别激励目标。
【技术特征摘要】
1.一种基于FFT谱校正的频率相位脑机接口解码方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)对采集的稳态视觉诱发电位信号SSVEP进行数字采样，得到N个离散样本，对离散样本加窗作快速傅立叶变换分析，得出SSVEP信号的频谱Xf(k),k＝0,…,N-1；(2)搜索出位于k＝k*处的峰值谱Xf(k*)，并记录其相位值另需确定次高谱位置并求得比值v；(3)由比值v值得到频偏估计值基于此获得相应相位估计值(4)通过求出两个激励频率f1与f2的校正后的测量相位差来识别激励目标；其中，所述比值v具体为：其中，所述频偏估计值具体为：
【专利技术属性】
技术研发人员：黄翔东，孟天伟，丁道贤，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津;12
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