基于P300-SSVEP的双人协同脑-控机械臂汉字书写系统

基于脑-机接口（Brain-computer interface, BCI）的脑-控技术发展迅速,取得较大进展。然而,现有研究多采用单人脑控方式,存在执行效率低、可控自由度低的问题,难以满足复杂条件下的操控任务需求。针对此问题,本文采用时-频-相混合编码的视图脑-机交互方法,设计双人协同策略,通过解码P300和稳态视觉诱发电位（Steady-state visual evoked potential, SSVEP）脑电特征,开发了108指令的双人协同脑-控机械臂系统,实现双人同时对汉字一笔一划的书写。8名被试在线平均正确率为87.92%,平均在线信息传输速率（Information-transfer rate, ITR）为66.00 b/min。该系统扩展了BCI信息交互方式,初步验证了协同BCI操控机械臂的可行性和有效性,为协同BCI提供了技术支撑。     

混合脑机接口及其研究进展

脑机接口（brain-computer interface,BCI）技术作为一项新兴且发展潜力巨大的技术,已成为国际研究热点。但面向实际应用,现有BCI技术仍面临许多有待解决的问题,如基于稳态视觉诱发（SSVEP）的BCI技术控制命令数有限,基于运动想象（motor imagery,MI）的BCI存在诱发生理信号空间分辨率低、训练时间长等问题。研究表明,混合脑机接口（hybrid brain-computer interface,HBCI）相比于传统单模态BCI系统,在系统准确率、稳定性方面均有所提升。文章对HBCI进行了介绍,从基于多脑电模式的混合脑机接口、基于多种刺激诱发的混合脑机接口、基于多模态信号的混合脑机接口这三个类别分别对HBCI的研究进展进行阐述,并对HBCI关键技术、需要解决的问题及应用方向进行了概述。     

CDMA系统中扩频序列相关性的研究

扩频序列设计和选择是码分多址(CDMA)扩频通信的关键技术之一,扩频码序列的设计就是构造不同结构的具有良好相关性的伪随机序列来满足CDMA系统的要求。目前研究最深入的和使用最多的是m序列和Gold序列,另外国内一些学者还提出了真正正交的序列。文中对扩频序列的相关性和特点进行了分析,并给出了各序列的生成方法。     

扩频通信系统中基本扩频序列性能分析与设计

扩频序列的设计是扩频通信研究的热点之一.扩频序列相关特性及随机性对扩频通信系统的性能起决定性的作用.系统介绍了m序列及其移位正交序列、Gold序列、平衡Gold序列以及正交Gold序列的原理,对m序列、Gold序列的常规生成方法做了简要说明,重点阐述了平衡Gold序列的产生,并给出了一种简便的生成方法.同时通过MATLAB仿真,分析了这些码序列的性能,给出了用硬件描述语言Verilog HDL描述的序列产生器,并做了相应的功能仿真.分析和结论对工程应用有一定的指导意义.     

Gold码发生器的设计与仿真

Gold(戈尔德)码是伪随机码的一种,伪随机码在扩展频谱通信系统中起着十分关键的作用,伪随机序列发生器是扩频通信系统中重要的组成部分。本设计主要介绍m序列和Gold序列的生成原理,提出了采用EDA实现Gold序列的一般方法,本方法通过模块化m序列发生器,用原理图的方式设计了一个码长为25-1=31的Gold序列,通过QuartuII编译仿真并成功下载测试。     

基于三维视觉指导的运动想象训练性能分析

为提高视觉指导下运动想象（MI）的训练效率和脑机接口（BCI）的分类准确率,研究了虚拟现实（VR）环境对MI训练的影响以及不同视觉指导下脑电（EEG）分类模型的差异。首先,设计了三种三维手部交互动画及其EEG采集程序;然后,分别在头戴式头盔（HMD）和平面液晶屏（LCD）的呈现环境下,对5名健康被试进行了标准（单次实验5min）和长测（单次实验15min）两种实验方案的左右手MI训练;最后,通过对EEG数据的模式分类,分析了呈现环境和内容形式对分类准确率的影响。实验结果表明,在视觉指导的MI训练中,HMD与LCD的呈现方式存在显著性差异。HMD所呈现的VR环境能够提高MI分类准确率,延长单次训练时长;此外,不同视觉指导内容下的分类模型存在较大差别,当测试样本与训练样本为同一视觉指导内容时,其平均分类准确率较之不同情况高出16.34%。     

混合脑机接口的研究进展

传统的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）有许多不足,如基于运动想象的BCI需要受试者进行大量练习;基于P300位的BCI需要多次重复闪烁;基于SSVEP的BCI上的控制命令数量受刺激频率及其他因素影响.为此,研究人员提出了混合脑机接口（hybrid Brian Computer Interface,hBCI）.本文主要讨论了hBCI的研究进展,综述了常见的三种hBCI类型,分别是基于多种大脑模式的hBCI、基于多种感官刺激的hBCI、基于多种信号的hBCI,通过分析最新的hBCI系统的一般原理、刺激范式、实验结果、优点和应用,发现利用hBCI技术可以提高BCI的分类准确率,增加控制命令的数量,明显优于单一模态的BCI.     

一种基于稳态视觉刺激的适用于群体脑电特征的研究方法

脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）的应用研究中，减少训练时间，群体广泛适用是脑机接口技术落地的重要公关方向。本文对比现有研究方法，从原理上得出一种适用群体的脑机接口研究方法，对适用群体的脑机接口技术进行研发，解决脑机接口应用的关键问题，实现基于稳态视觉刺激的诱发式群体适用的脑机接口并测试，验证当前研究中稳态视觉刺激诱发的脑机接口具有良好的广泛适用性，目前阶段更容易实现产业落地。     

基于DSP Builder的伪随机序列发生器设计及FPGA实现

简要分析了伪随机序列中应用广泛的m序列,Gold序列及平衡Gold码的概念、原理和应用.提出了一种基于Altera的DSP Builder工具箱的伪随机序列产生器设计方法,并通过设计实例,说明这种方法在简化设计难度、提高设计速度和灵活性等方面的优点和应用价值.并提出了其仿真和FPGA实现的基本方法.     

基于图表征和双重注意力机制的跨被试ERP检测

针对事件相关电位（event-related potential,ERP）在跨被试场景下检测精度不高的问题,提出了一种基于图表征和双重注意力机制的卷积循环神经网络模型。该模型采用不依赖于被试和任务的图来表征脑电信号中的空间信息,并级联卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）和长短期记忆网络（long short-term memory network,LSTM）形成CNN-LSTM基础框架,同时嵌入双重注意力机制（即选择性内核卷积和自注意力机制）以充分提取不同被试脑电信号的时空特征,从而提高跨被试场景下的ERP检测精度。在基于快速序列视觉呈现范式的大规模基准数据集上的实验结果表明,与现有的7种ERP检测方法相比,所提方法在跨被试场景下具有显著的优越性。