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一种脑-机接口视觉刺激方法及信号识别方法技术

技术编号:8682220 阅读:264 留言:0更新日期:2013-05-09 02:21
本发明专利技术公开了一种脑-机接口视觉刺激方法及信号识别方法。本发明专利技术的视觉刺激方法为将待显示图像以设定频率的正弦调制方式进行调制显示出来;调制的属性包括:亮度、大小、形状、翻转角度。信号识别方法为:1)将若干不同图像按照正弦调制方式以不同闪烁频率同时显示,并采集被测试者的脑电信号;2)对脑电信号进行特征提取和判决,初步确定该被测试者注视的图像;3)打乱显示图像的闪烁频率,采集脑电信号并确定该被测试者注视的图像,如果此次确定的图像与步骤2相同,则将该图像作为最终确定的识别信息输出;如果不同,则判定该被测试者没有注视该视觉刺激单元显示的任何一幅图像。本发明专利技术可大大缓解眼疲劳,有效地提高脑电信号识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于神经工程
,具体涉及稳态视觉诱发电位和脑-机接ロ视觉刺激方法及信号识别方法。
技术介绍
脑-机接ロ(Brain-Computer Interface, BCI)是基于脑电信号实现大脑和计算机或其他设备直接通讯和控制的系统。脑-机接ロ可以把大脑发出的信息直接转换为能够驱动外部设备命令,并且可代替人的肢体等实现人与外部世界的交流和对外部环境的控制。目前的脑-机接ロ系统存在着侵入式与非侵入式两大类。侵入式的脑-机接ロ所获得的信号精度相对较高,信噪比高,易于分析处理,但需要对使用者进行开颅手术,不便于长时间的信号采集,且容易对使用者的脑部造成感染或损伤,危险性较大。非侵入式的脑-机接ロ虽然其获取的脑信号噪声大,信号特征的可区分性差,但同时它的信号相对容易获取,不会对使用者的脑部造成伤害,而且随着信号处理方法和技术的不断进步,对头皮脑电图信号(electroencephalogram, EEG)的处理已经能够达到一定的水平,使得非侵入式的脑-机接ロ系统逐渐替代侵入式的脑-机接ロ系统,并在生物医学、虚拟现实、游戏娱乐、康复エ程以及航天、军事等领域体现出重要的价值。事件相关电本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种脑?机接口视觉刺激方法,其特征在于,将待显示图像以设定频率的正弦调制方式进行调制显示出来;其中对待显示图像的下列一种或多种属性进行调制:亮度、大小、形状、翻转角度;a)对图像亮度的调制方法为:用正弦波信号的幅度调制图像的亮度,当正弦波信号幅度为最小值时图像在颜色空间的亮度最小,当正弦波信号幅度为最大值时图像在颜色空间的亮度最大;b)对图像大小的调制方法为:用正弦波信号的幅度调制图像的边长,当正弦波信号幅度为最小值时图像边长变化为原始图像边长的n分之一,当正弦波信号幅度为最大值时图像边长变化为原始图像边长的n倍,当正弦波信号幅度为最大值一半时图像边长与原始图像相同,n为自然数;c)对图像形状...

【技术特征摘要】
1.一种脑-机接ロ视觉刺激方法,其特征在干,将待显示图像以设定频率的正弦调制方式进行调制显示出来;其中对待显示图像的下列ー种或多种属性进行调制:亮度、大小、形状、翻转角度; a)对图像亮度的调制方法为:用正 弦波信号的幅度调制图像的亮度,当正弦波信号幅度为最小值时图像在顔色空间的亮度最小,当正弦波信号幅度为最大值时图像在顔色空间的売度最大; b)对图像大小的调制方法为:用正弦波信号的幅度调制图像的边长,当正弦波信号幅度为最小值时图像边长变化为原始图像边长的n分之一,当正弦波信号幅度为最大值时图像边长变化为原始图像边长的n倍,当正弦波信号幅度为最大值一半时图像边长与原始图像相同,n为自然数; c)对图像形状的调制方法为:用正弦波信号的幅度调制图像的形状,当正弦波信号幅度为最小值时图像各边向内凹的弧度最大,当正弦波信号幅度为最大值时图像各边向外凸的弧度最大,当正弦波信号幅度为最大值一半时图像与原始图像相同; d)对图像翻转的调制方法为:用正弦波信号的幅度调制图像的翻转角度,当正弦波信号幅度为最小值时图像与原始图像相同,即不翻转;当正弦波信号幅度为从最小值到最大值变化吋,图像根据预先设定的轴,按照预先设定的方向从O度翻转到90度;当正弦波信号幅度为从最大值到最小值变化吋,图像根据预先设定的轴,按照预先设定的方向从90度翻转到0度。2.按权利要求1所述的方法,其特征在在于所述正弦波信号的频率与待显示图像所在的显示设备垂直刷新同步信号同歩。3.按权利要求1所述的方法,其特征在于所述正弦波信号为|siruoT+ i,co为频率。4.一种脑-机接ロ信号识别方法,其步骤为: 1)建立ー视觉刺激単元,用于显示若干不同内容的图像,供被测试者注视时使用; 2)将若干不同内容的图像按照权利要求1所述方法调制后以不同闪烁频率通过该视觉刺激単元同时显示,并采集该被测试者注视该视觉刺激単元的脑电信号,存储到数据处理单元; 3)该数据处理单元对所采...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴玺宏朱风云刘文韬王宁
申请(专利权)人:北京大学
类型:发明
国别省市:

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