一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法，采用了脑手协同控制的方法，能够更好地解读出使用者想表达的控制意图，提高了控制的可靠性和稳定性。在脑电波信号识别过程中，将脑电波信号分解为具有实际物理意义的窄带固有模式分量函数，能提取出使用者之间共同的信号特征，不依赖于使用者的个体特征，实现了跨个体脑电信号的识别。本发明专利技术解决了现有技术中存在的脑电信号控制对使用者个体依赖性强、鲁棒性和稳定性不足，以及单纯脑电信号精确控制能力弱的问题。

A Cross-Individual Control Method Based on EEG and Gesture Signal Fusion

The invention discloses a cross-individual control method based on the fusion of EEG and gesture signals, adopts the method of brain-hand cooperative control, which can better interpret the control intent expressed by users, and improves the reliability and stability of the control. In the process of EEG signal recognition, the EEG signal is decomposed into narrow-band intrinsic mode component functions with practical physical significance, which can extract common signal features among users, and realize cross-individual EEG signal recognition without depending on the individual characteristics of users. The invention solves the problems existing in the prior art that the EEG signal control has strong dependence on the user, insufficient robustness and stability, and weak precise control ability of the simple EEG signal.

【技术实现步骤摘要】
一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法
本专利技术涉及人机融合控制领域，特别涉及一种基于脑电和手势信号融合的跨个体的控制方法。
技术介绍
基于脑电和手势的信号融合控制技术可作为一种特殊的通讯方式，具有广泛的应用前景。基于脑电信号的控制技术是通过直接解码大脑的神经信号来识别使用者的操作意图，基于手势信号的控制技术是通过提取人的手部动作特征来识别人的手势指令。脑电和手势的信号融合控制是将上述两种控制方法结合起来进行使用的方法。脑电和手势信号融合控制技术可以帮助残障人士(尤其是语言功能丧失或者腿脚不便的人)完成诸如轮椅操控、汽车驾驶等日常活动，提升残障人士的生活质量。另外，在危险环境中或对人有害的环境中(如粉尘污染严重或者带有危险辐射的车间内)，该技术可以代替人的复杂肢体动作完成便捷操作。对于战场环境，通过脑电和手势信号进行通讯具有以下不可替代的优势：1)隐蔽性好。士兵可以不通过语音交流即能完成信息交流，大幅度降低了暴露的风险；2)保密度高。以特异性极高的脑电信号和手势信号作为信息传递的载体，即使信息被截获，也很难被破解；3)快速便捷。可以直接传递大脑意图信息和手势指令，节省了语音通讯本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)为使用者佩戴脑电帽，为脑电帽注入导电膏；开启摄像头，并将摄像头置于使用者前方；(2)使用者根据想要执行的任务，在刺激界面上选择相应的指令并进行注视或给出相应的手势指令；(3)当使用者在刺激界面上选择相应的指令并进行注视时，脑电帽采集使用者的脑电波信号，并输出给计算机；当使用者给出相应的手势指令时，摄像头采集使用者的手势信号，并输出给计算机；(4)计算机对接收的脑电波信号或手势信号进行识别，得到控制指令发送给执行机构，从而控制执行机构按照使用者的控制意图动作。

【技术特征摘要】
1.一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)为使用者佩戴脑电帽，为脑电帽注入导电膏；开启摄像头，并将摄像头置于使用者前方；(2)使用者根据想要执行的任务，在刺激界面上选择相应的指令并进行注视或给出相应的手势指令；(3)当使用者在刺激界面上选择相应的指令并进行注视时，脑电帽采集使用者的脑电波信号，并输出给计算机；当使用者给出相应的手势指令时，摄像头采集使用者的手势信号，并输出给计算机；(4)计算机对接收的脑电波信号或手势信号进行识别，得到控制指令发送给执行机构，从而控制执行机构按照使用者的控制意图动作。2.根据权利要求1所述的一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法，其特征在于，脑电帽、计算机、执行机构、摄像头和刺激界面通过网络连接。3.根据权利要求1所述的一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法，其特征在于，所述脑电帽还连接脑电信号放大器，脑电帽采集的脑电波信号，先进入脑电信号放大器进行放大和降噪处理，然后再通过网络输出给计算机。4.根据权利要求3所述的一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法，其特征在于，计算机对接收的脑电波信号进行识别的方法如下：(4.1)对脑电波信号进行分解，得到预设的窄带固有模式分量函数；(4.2)分别计算各窄带固有模式分量函数与相应频率对应的正弦参考信号的典型相关系数；(4.3)所有窄带固有模式分量函数叠加后，得到第k个刺激的相关系数其中，n表示子带索引，N表示刺激的个数，w(n)是第n个窄带固有模式分量函数的权重系数，表示第k个窄带固有模式分量函数对应的典型相关系数；(4.4)最大相关系数对应的窄带固有模式分量函数的频率即为稳态视觉诱发脑电波信号的频率。5.根据权利要求4所述的一种基于脑电和手势信号融合的跨个体控制方法，其特征在于，所述步骤(4.1)的实现过程如下：(5.1)给定初始的窄带固有模式分量函数集合{uk(t)}＝{u1(t),…,uK(t)}和相应的初始频率集合{ωk(t)}＝{ω1(t),…,ωK(t)}，其中K是给定的参数值，设定拉格朗日乘子λ(t)的初始值为零；(5.2)构建如下拉格朗日函数，α是给定的参数值...

【专利技术属性】
技术研发人员：代京，李旗挺，王振亚，程奇峰，王琳娜，袁本立，宋盛菊，雍颖琼，阳佳，张宏江，吕静，孙秀玲，王昊阳，王颖昕，姚星合，
申请(专利权)人：中国运载火箭技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京,11