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【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脑机接口,尤其涉及一种低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口系统。
技术介绍
1、脑机接口是一种通过大脑和脊髓的电生理信号的相关特征,将用户的意图转化为可控制外部设备或人体本身的人工指令的技术。在非侵入式脑机接口的领域中,视觉诱发电位(vep)是由注视一段视觉刺激(如亮度或颜色变化)而产生在枕部大脑皮层区域的脑电响应信号,它是一种常用的脑电图信号特征,因其高信噪比的特点而受到广泛关注。其中,代码调制的视觉诱发电位(c-vep),已被证明具有高精确度和高信息传输率,适用于多目标系统。建立一个这样的系统,需要选定一个具有移位正交特性的序列,例如最大长度序列。每个目标的视觉刺激闪烁模式都由该序列的一个时移版本进行调制,这使得它们之间的相关性接近于零,在大脑线性响应假设的前提下,所对应的视觉诱发电位也具有相似的性质。因此,当用户关注其中一个目标时产生的响应信号,与其他响应信号之间的相关性也很小或接近于零。因此,基于c-vep的脑机接口系统能够依靠这种可靠的分类来精确地输出指令。
2、在基于视觉诱发电位的脑机接口系统中,用户需要主动观察闪烁的视觉刺激。然而,长时间暴露在这种刺激下会迅速引起眼睛疲劳,并有可能引起光敏反应。这些问题会对系统的长期稳定性和用户接受度产生负面影响,从而降低系统的性能和实用性。值得注意的是,存在一个50至60赫兹的临界闪烁频率,人眼会将超过该阈值频率的闪烁感知为恒定的光,无法将其与非闪烁刺激进行区分。研究表明,低频闪烁比高频闪烁更容易被察觉,也更令人不适。使用高频率视觉刺激能减轻受试者的
3、很多脑机接口系统只能以固定的流程、在特定的时间间隔内执行命令,这种模式被称为同步控制,它没有考虑到用户的意愿,在现实环境中是不实用的。如果用户因为正在休息或者思考而不想输出指令,这种同步控制的脑机接口系统也会随机发出指令。因此,一个实用的脑机接口系统不能受到运行周期的限制,并且需要具备识别用户控制系统意图的功能:这种模式被称为异步控制。然而,与同步脑机接口系统相比,异步脑机接口系统表现出相对较差的性能,例如,较低的真阳性率(输出指令的频率)和较高的假阳性率(误触发的频率)。
4、因此,本领域的技术人员致力于开发一种低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,以一类新的伪随机二进制序列,作为视觉刺激的调制编码,使用户能够根据自己的意图通过脑机接口自主生成指令,并在保持高分类正确率和低误触发率的同时,降低用户在使用该类系统中产生的视觉疲劳。
技术实现思路
1、有鉴于现有技术的上述缺陷,本专利技术所要解决的技术问题是如何降低用户使用脑机接口系统的视觉疲劳,如何增加异步脑机接口系统的指令输出频率,降低系统反应时间。
2、为实现上述目的,本专利技术提供了一种低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,所述方法包括标准阶段和测试阶段;用户需要先在所述校准阶段完成2次没有反馈的执行,基于这部分数据计算获得模板、空间滤波器和阈值,之后在所述测试阶段完成8次包含反馈的执行,根据所述校准阶段得到的模板、空间滤波器和阈值进行在线解码并输出指令;
3、所述执行包括12次试验,每次试验包括3秒空闲态、4秒控制态和3秒休息态;
4、在所述空闲态和所述控制态时会有视觉刺激,所述视觉刺激的调制编码采用离散区间二进制序列。
5、进一步地,所述离散区间二进制序列的生成方法包括以下步骤:
6、步骤1、将功率谱能量值分配给预定谐波,得到一组傅里叶系数;
7、步骤2、使用van den bos算法,生成所需的二进制序列。
8、进一步地,所述步骤1还包括:
9、步骤1.1、选择一个目标频段([fmin,fmax]),并设计长度为n=2m-1的复数序列的功率谱;
10、步骤1.2、以功率谱为基础,计算出对应的傅里叶系数
11、进一步地,所述步骤1.1还包括:所述目标频段对应总和为1的非零频谱能量,其余频谱能量均设为零。
12、进一步地,所述步骤2还包括:
13、以一组随机相位φd∈[-π,π]n作为初始值,构建傅里叶变换并取d的逆离散傅里叶变换d的实部的符号,作为目标二进制序列b∈{-1,1}n;
14、定义损失函数j为b的傅里叶系数cb和目标傅里叶系数cd之间的距离;
15、在下一个循环中,取φd=φb,并重复进行迭代,直到jbest收敛。
16、进一步地,所述空间滤波器采用基于滤波器组的任务成分相关分析算法生成,包括:采用切比雪夫带通滤波器构造一个根据alpha、beta和gamma频段的划分的滤波器组,并将nfb记作子带数量;
17、对子带进行加权计算,设计权重为:
18、
19、其中,λn,t为第t个刺激的平均相关系数,t∈[1,...,nt],nt为类别数。
20、进一步地,所述阈值被设为t=βtr(vtλ),β为所述校准阶段优化的参数,tr为矩阵的迹,vt为权重矩阵的转置矩阵,其中
21、相关函数为:
22、
23、其中,ρ为相关系数函数;为空间滤波器;表示当窗口滑动到一个新的位置并收集到一段新的脑电响应信号;nc为所选通道数,ns为采样点数;χt为第t个刺激的模板;tt为第t个刺激的阈值。
24、进一步地,所述方法还包括:从接收到并行端口的刺激呈现信号的开始,采用滑窗法进行解码;当数据缓冲器滑动并收集到新的脑电信号样本块时,分类器将更新解码相关函数f(t),t∈[1,...,nt],并找到最大值如果将被作为当前窗口的预测结果,否则,将代表空闲状态的“0”编号作为预测结果;若连续8次预测出相同的结果,它将被视为一个输出。
25、进一步地,所述方法还包括采用眼动仪记录各种眼部特征,用于进行视觉疲劳评估。
26、进一步地,所述眼部特征包括眨眼频率、闭眼时长、眼跳尖峰速度、眼跳平均速度、瞳孔直径、瞳孔直径调节速度。
27、与现有技术相比,本专利技术至少具有如下有益技术效果:
28、1、本专利技术设计了一种以高频成分为主的离散间隔二进制序列,根据视觉疲劳相关的主观量表,以及多个与眼球相关的客观特征(眼跳尖峰速度、眼跳平均速度等)的结果,与传统的低频最大长度序列相比,用户在使用该系统过程中的视觉疲劳显著降低了;
29、2、本专利技术改进了异步c-vep的解码算法中的权重计算方法,用户的真阳性率(指令输出的频率)显著增加,系统反应时间显著降低;
30、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述方法包括标准阶段和测试阶段;用户需要先在所述校准阶段完成2次没有反馈的执行,基于这部分数据计算获得模板、空间滤波器和阈值,之后在所述测试阶段完成8次包含反馈的执行,根据所述校准阶段得到的模板、空间滤波器和阈值进行在线解码并输出指令;
2.如权利要求1所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述离散区间二进制序列的生成方法包括以下步骤:
3.如权利要求2所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述步骤1还包括:
4.如权利要求3所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述步骤1.1还包括:所述目标频段对应总和为1的非零频谱能量,其余频谱能量均设为零。
5.如权利要求3所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述步骤2还包括:
6.如权利要求1所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述空间滤波器采用基于滤波器组的任务成分相关分析算法生成
7.如权利要求6所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述阈值被设为T=βTr(vTλ),β为所述校准阶段优化的参数,Tr为矩阵的迹,vT为权重矩阵的转置矩阵,其中
8.如权利要求7所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述方法还包括:从接收到并行端口的刺激呈现信号的开始,采用滑窗法进行解码;当数据缓冲器滑动并收集到新的脑电信号样本块时,分类器将更新解码相关函数f(t),t∈[1,...,Nt],并找到最大值如果将被作为当前窗口的预测结果,否则,将代表空闲状态的“0”编号作为预测结果;若连续8次预测出相同的结果,它将被视为一个输出。
9.如权利要求1所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述方法还包括采用眼动仪记录各种眼部特征,用于进行视觉疲劳评估。
10.如权利要求9所述的低视觉疲劳的高性能c-VEP异步脑机接口方法,其特征在于,所述眼部特征包括眨眼频率、闭眼时长、眼跳尖峰速度、眼跳平均速度、瞳孔直径、瞳孔直径调节速度。
...【技术特征摘要】
1.一种低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,其特征在于,所述方法包括标准阶段和测试阶段;用户需要先在所述校准阶段完成2次没有反馈的执行,基于这部分数据计算获得模板、空间滤波器和阈值,之后在所述测试阶段完成8次包含反馈的执行,根据所述校准阶段得到的模板、空间滤波器和阈值进行在线解码并输出指令;
2.如权利要求1所述的低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,其特征在于,所述离散区间二进制序列的生成方法包括以下步骤:
3.如权利要求2所述的低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,其特征在于,所述步骤1还包括:
4.如权利要求3所述的低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,其特征在于,所述步骤1.1还包括:所述目标频段对应总和为1的非零频谱能量,其余频谱能量均设为零。
5.如权利要求3所述的低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,其特征在于,所述步骤2还包括:
6.如权利要求1所述的低视觉疲劳的高性能c-vep异步脑机接口方法,其特征在于,所述空间滤波器采用基于滤波器组的任务成分相关分析算法生成,包括:采用切比雪夫带通滤波器构造一个根据a...
【专利技术属性】
技术研发人员:孟建军,赖蒽,麦熙名,李崧玮,
申请(专利权)人:上海交通大学,
类型:发明
国别省市:
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