[发明专利]基于运动想象脑‑机接口的字符拼写器及测试方法

摘要

本发明涉及运动想象脑‑机接口技术领域，为提出一种基于MI‑BCI的字符拼写器，提供一种新的指令编码思路，与传统MI‑BCI系统相比，能够有效的扩展MI‑BCI的指令集。该发明可以为MI‑BCI的发展开辟新的发展方向，进一步研究可以得到完善的BCI系统，有望获得可观的社会效益和经济效益。本发明采用的技术方案是，基于运动想象脑‑机接口的字符拼写器，由脑电信号采集模块、脑电信号处理模块和字符显示及输出模块构成，其中脑电信号采集模块包括64导联电极帽和脑电放大器；信号处理模块和显示模块集成在一台计算机中；信号处理模块由特征提取模块、模式识别模块构成。本发明主要应用于脑‑机接口场合。

主权项

一种基于运动想象脑‑机接口的字符拼写器，其特征是，由脑电信号采集模块、脑电信号处理模块和字符显示及输出模块构成，其中脑电信号采集模块包括64导联电极帽和脑电放大器；信号处理模块和显示模块集成在一台计算机中；信号处理模块由特征提取模块、模式识别模块构成；特征提取模块采用短时傅里叶变换进行提取：一个有限宽度的观察窗W(t)对信号x(t)进行观察，随着t的变化，窗函数在时间轴上会有相应的位移，然后对加窗后的信号进行傅立叶变换得到信号的时频特征，STFT(t,ω)=∫-∞+∞x(τ)W*(τ-t)e-jωτdτ---(1)]]>其中，ω是角频率，W*(τ‑t)是W(τ‑t)的复共轭函数，τ是积分变量；模式识别模块采用支持向量机SVM进行识别，过程如下：离线阶段的脑电数据经过特征提取阶段之后，将这些从样本中提取到的时频特征用来训练SVM分类器，训练后得到一个model；在在线测试阶段，对输入的在线脑电信号的时频特征利用建立好的model实时对于未知模式类型的运动想象进行分类，每秒输出一个识别结果。