一种基于双模校验机制的脑电驱动高可靠操控系统，包括：信号采集模块；阻抗检测模块和参数设置模块，用来负责系统初始化；信号处理模块包括时域成分信号处理模块和频域成分信号处理模块；目标校验模块包括校验码编码器和校验码解码器，用于对由信号处理模块计算得到的脑电时频成分两模态联合特征推断出的目标键初步判定结果进行验错和纠错操作；人机交互模块，包括控制状态显示模块和视觉刺激模块，控制状态显示模块用于接收目标校验模块输出的目标键坐标，将经目标键操作后的系统运行状态显示出来，形成视觉反馈；视觉刺激模块用来继续施加刺激，进行下一个操控命令的输入。本发明专利技术具有结构简单、操作简便、可提高操控速度并能够提高操控可靠性和精确性等优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及到脑机接ロ
，特指ー种基于双模校验机制设计的脑电驱动高可靠操控装置。
技术介绍
通过某种操作对特定设备实施控制的系统均可称之为操控系统。例如，电脑、电视及空调等家电的使用，智能轮椅的控制，飞机等武器装备的驾驶等等都需要通过操控系统来实现。目前操控系统广泛应用于家电控制、医疗助残及军事航空航天领域的飞行器驾驶 等场合。近年来，遥控装置的研发与应用满足了环境远距离操控的需求，为实现人不能到达或不方便到达的操控场景的控制带来了极大的便利。然而，对于类似飞行员飞行过程中处于超重状态无法抬起手臂，负伤士兵运动能力丧失或行动不便，及患有运动性功能障碍的残疾人等无法实施动作或很难完成操作动作等场景，传统的操控系统很难帮助人来实现对设备的操作。目前，针对这种非动作式的人机交互需求，人们已经开发了语音识别系统、目艮动识别系统及脑机接ロ系统等操控系统。语音识别系统最大的缺点就是受背景噪声的影响较为严重，而眼动识别系统受人眼与识别装置的相对位置影响较大，此外，这两种系统均不适用于完全丧失运动能力的用户。脑机接ロ(Brain-Computer Interface, BCI)是一种新的不依赖于外周神经和肌肉參与的通讯系统。它通过检测并判别脑电信号中对应不同大脑活动所体现出来的时空模式来识别人的意图，从而实现人脑与外界交流和控制。BCI技术具有不需要人的肢体活动或语言表达參与的、无动作、非接触的特点，这使其不但在助残、康复工程、娱乐等领域有着广泛的应用前景，在国内外军方的武器装备研发领域也同样引起广泛关注。随着人们对大脑功能不断深入的研究及信号处理技术的快速进步，通过安放在用户头部电极采集到的头皮脑电图(Electroencephalogram, EEG)信号的处理技术已经达到一定水平，这为脑电驱动的操控系统研究提供了技术基础。然而，现有基于EEG信号驱动的操控系统仍处于实验室研发阶段，未在实际生活中得到广泛应用，这主要是由于该类系统的可靠性在非实验室环境下还难以满足要求。近年来，国内外众多BCI研究团队对采用视觉刺激诱发EEG信号的BCI范式展开了大量研究，这些研究目前主要集中在对EEG信号的时域成分和频域成分两种脑电模态的分析处理上，例如，米用P300事件相关电位(P300 Event-related Potentials, P300REP)的时域信息和稳态视觉诱发电位(Steady-state Visually Evoked Potentials, SSVEP)的频域信息的研究均已经达到了较高水平。P300范式通常将目标按键排列成mXn矩阵。在刺激过程中，常采用RC编码，矩阵m行和n列循环随机闪烁，当用户所关注的目标所在行列闪烁时，其对这种视觉刺激事件产生ー种“预期到达”的心理响应而产生的ー种EEG信号。在目标闪烁后约300ms左右，用户的EEG信号会出现ー个正的峰值，即P300波。通过检测P300波的出现时刻来反推出用户所关注的目标的闪烁时间，进而推断出目标位置。而SSVEP范式通常是通过一组定频闪烁的模块来施加视觉刺激的，在刺激过程中，用户注视以某特定频率闪烁的字符模块，此时，用户头部枕区EEG信号会产生与刺激频率相对应的SSVEP脑电电位。SSVEP的频谱主要集中在刺激频率基波及其谐波频率处，具有较高的信噪比。系统通过对EEG信号频域成分的辨识来反推出视觉刺激的频率，进而确定用户所注视的目标位置。上述采用单ー模态脑电成分驱动的操控系统均可以通过增加刺激时间的方式在一定程度上提高系统可靠性，但目标选择时间成倍的增长使原本实时性较差的系统更加难以满足实际应用场合的需要。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题就在于针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种结构简单、操作简便、可提高操控速度井能够提高操控可靠性和精确性的基于双模校验机制的脑电驱动高可靠操控系统。 为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案一种基于双模校验机制的脑电驱动高可靠操控系统，包括信号采集模块，用来采集EEG信号并将采集到的EEG信号放大、经A/D转换处理后传入至信号处理模块；阻抗检测模块和參数设置模块，用来负责系统初始化； 信号处理模块包括时域成分信号处理模块和频域成分信号处理模块，用以对EEG数据时频特征的提取与识别，信号处理模块将所得到的EEG信号按脑电时频成分分成两组处理；目标校验模块包括校验码编码器和校验码解码器，用于对由信号处理模块计算得到的脑电时频成分两模态联合特征推断出的目标键初歩判定结果进行验错和纠错操作；人机交互模块，包括控制状态显示模块和视觉刺激模块，所述控制状态显示模块用于接收目标校验模块输出的目标键坐标，将经目标键操作后的系统运行状态显示出来，形成视觉反馈；所述视觉刺激模块用来继续施加刺激，进行下一个操控命令的输入。作为本专利技术的进ー步改进所述信号处理模块根据P300成分在时域上的特征，通过截取每个随机刺激事件发生后0 800ms的EEG信号的方式进行特征提取，求得各刺激事件对应的特征向量，并通过參数设置模块导入的分类器模板计算其所对应的特征值；之后，按码字分别求出特征值的平均值，即得出矩阵中各行列坐标对应的特征值。同时，根据SSVEP成分在频域上的特征，使用參数设置中选择的特征提取方法提取EEG信号在各刺激频率处的特征向量，并采用导入的分类器模板分别计算各刺激频率对应的特征值。最后，将脑电时频两种模态特征融合在一起，生成联合特征。所述特征提取方法为快速傅里叶变换法、或典型相关性分析法、或最小二乗法法。所述分类器为线性判别分析、或支持向量机、或人工神经网络。所述阻抗检测模块通过检测电极阻抗来检验各电极与用户头部是否接触良好，并通过用户闭眼的方式检测a波，以确保所采集的EEG信号没有被高频噪声污染；所述參数设置模块负责脑电频域成分SSVEP特征提取方法的选择、两种脑电成分分类器的选择及其针对不同用户事先离线训练得到的分类器模板导入。所述校验码编码器对脑电频域成分SSVEP特征值最大值的显著度设置用于判定用户无意识操作的门限值，并将脑电时频成分联合特征转化成校验码；所述校验码解码器通过设定的校验机制对校验码进行解码，并将求得的目标键坐标发送至控制状态显示模块。所述控制状态显示模块用于接收目标校验模块输出的目标键坐标，并将经目标键操作后的系统运行状态显示出来；所述视觉刺激模块为ー组成mXn矩阵排列的操作键，通过LED屏或电脑显示器实现，所述各操作键以特定频率亮暗交替闪烁闪烁的同吋，以矩阵行列为单位，通过变色并增加亮度的形式随机闪烁，所述定频闪烁共设置n个刺激频率，且各刺激频率在操作键矩阵中按行错位设置。 与现有技术相比，本专利技术的优点在于I、对于本专利技术所述系统，大多数用户在不经过大量训练的情况下均可以达到较高的目标识别准确率，便于用户快速入门使用，有利于所述方法的推广。2、本专利技术目标键选择时间的设置是ー个正反馈机制，即用户的状态越好，选择时间越短。用户可以通过提高专注度、调整注视方向，以及选择距视觉刺激模块合适的距离等方式提高目标键选择速度。3、系统针对EEG信号频域成分设置了门限值，当其特征值最大值的显著度超过所述门限值时，系统判定为用户正在进行系统操控；否则，为用户未在执行操控任务。所述门限值的设置消本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：胡德文，周宗潭，印二威，刘亚东，姜俊，岳敬伟，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
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