6个研究背景和意义示例,教你写计算机脑-机接口论文

今天分享的是关于脑-机接口的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到脑-机接口等主题,本文能够帮助到你

基于IR-BCI的脑电反馈治疗系统的设计与实现

这是一篇关于脑电信号,脑-机接口,模拟阅读,生物反馈的论文, 主要内容为当今社会,人们的学习、工作和生活的节奏加快,各方面的竞争压力也随之而来。日益激烈的竞争,让人们承受着非常大的心理压力,所以抑郁、焦虑等心理方面的精神疾病的患病率也日益增加。目前治疗这些慢性精神疾病,不仅需要服用很多药物,而且服用的时间较长。在这个过程中,用户不但要面对长期服药产生的副作用,而且还要承受很大的经济压力。所以,人们现在需要的是一种更安全、更经济的治疗方式来改进传统的治疗方式。脑电生物反馈疗法是一种新兴行为治疗技术。患者通过长期的自我训练,实现对特定频段脑电波的强化或者抑制,达到改善和治疗疾病的目的。脑电生物反馈疗法由于其可避免长期药物治疗所带来的副作用和高额的治疗费用而达到治疗目的,引起了医生及相关研究者的注意,在国外临床治疗上已经得到应用。大脑是人体最为重要的组成部分。大脑神经元细胞活动产生的脑电信号在军事、神经系统疾病诊断、心理学研究、神经认知科学、脑-机接口等方面都扮演着重要的角色。其中,脑-机接口系统可以通过模式识别技术对从人体采集的脑电信号进行解码,将解码后的信号作为人意图控制的信号,并输出该信号实现对外部系统的控制。“模拟阅读”脑-机接口系统需要人的注意力高度集中才能更好的控制命令的输出,其控制系统的方法与脑电反馈疗法的原理相辅相成,使得脑-机接口系统的实用化研究与反馈疗法相互促进。由此,本文主要基于“模拟阅读”脑-机接口系统,并结合临床治疗的需求,论述了脑电生物反馈治疗系统的设计与实现。在治疗过程中通过对患者脑电的采集、处理、分析,结合“模拟阅读”脑-机接口的实验模式设计训练游戏,将游戏或听音乐过程中的脑电波形、功率谱值、驱动值呈现给患者,患者通过刻意的控制某个频段的脑电波,达到治疗或改善特定疾病的目的。系统在设计和实现的过程中,主要完成了以下几个方面的工作:一、结合临床治疗的需要,对系统进行需求分析,确定系统开发的目的及意义。对系统开发涉及的技术做简要介绍,并阐述了各个模块之间的功能结构、工作流程。二、完成了系统各个模块的设计与开发。本文主要介绍系统的参数设置、脑电采集、脑电数据处理与分析、训练过程驱动、电极脱落检测、显示模块的详细设计与实现。三、结合需求分析完成了系统的单元测试与整体测试,验证了系统各模块功能和整体功能的正确性,并对测试中发现的问题做了及时的修改,使系统尽可能完善。通过以上工作,本文基于“模拟阅读”脑-机接口系统,采用C++编程语言,完成了脑电反馈治疗系统的设计和实现,经测试,本系统实现了需求分析的目标,并提供了以娱乐方式进行脑电反馈训练的模式,为脑电反馈治疗相关疾病的治疗提供了新的开发思路和方法,同时也对脑-机接口实用化研究起到了一定的推动作用。

面向群体大规模应用的多层次脑-机接口平台研究

这是一篇关于脑-机接口,群体脑-机接口,数据持久化,云平台的论文, 主要内容为随着脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)技术的不断发展,相关的应用及研究日益广泛。在应用方面,脑-机接口应用从最初以残疾人为主体,逐渐转变为向大众提供服务,使其使用对象从单体变为群体。在研究领域,越来越多的脑-机接口项目需要大量人员的参与和大规模的计算,使得脑-机接口系统愈发庞大。面对新兴的脑-机接口应用需求,现有脑-机接口框架出现了明显的不足。在数据管理方面,现有框架缺乏对数据规范化存储和管理的能力。在计算架构方面,现有框架缺乏灵活性,无法满足不同场景下的计算需求,且难以支持大规模的计算。在实用性方面,基于现有框架开发的脑-机接口系统大多数难以直接应用于实际场景。为解决上述问题,本研究设计并开发了一种面向群体大规模应用的多层次脑-机接口平台 SideBrainV2.0。为解决数据规范化存储和管理的问题,设计了数据持久化系统:NeuroStore。结合了 BIDS 和 COBIDAS MEEG 规范,提出了具有 5种话题的数据模型,并定义了一种实体-联系模型,使得系统能够有效应对多种类型的数据存储需求。NeuroStore基于流数据消息队列和云原生技术设计,具有灵活的分布式框架,从而能更好地适应高并发的场景。NeuroStore作为核心支撑平台,为“2022世界机器人大赛-BCI脑控机器人大赛”提供高效的数据存储与管理服务。为实现大规模应用中的计算框架,设计了基于分布式的多层次脑机接口平台,并进行了大规模部署,基于虚拟化技术、心跳机制、发布订阅模式解决了硬件资源管理和软件节点调度的问题。平台提供了多个基础组件,包括云平台管理组件、子系统控制器、日志管理组件和通信模块。同时,为平台开发者提供了开发框架。本研究提出了基于SideBrainV2.0构建脑-机接口系统的实施方案,并提供了基于SideBrainV2.0设计和开发的两个应用实例:“基于RSVP范式和协同脑-机接口的图片识别系统”和“数据存储和成绩展示系统”。通过实验验证了 SideBrainV2.0的实用性,并为类似领域的研究和实践提供参考。综上所述,所设计的平台能够对脑-机接口应用中的多模态数据进行高效地存储和查询,并支持大规模应用的快速开发和部署,具有极高的实用价值。

面向群体大规模应用的多层次脑-机接口平台研究

基于迁移学习的便携式脑-机接口系统研究

这是一篇关于脑-机接口,便携式,运动想象,迁移学习的论文, 主要内容为脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)最早应用于医学康复领域,为神经功能损伤患者提供了一种有效的治疗手段。随着脑科学和信号处理技术的高速发展,BCI技术已经在医学、娱乐、交通和航天等多个领域取得了长足的进步,具有重要的应用价值和广阔的发展前景。能否简单方便地记录脑电信号(electroencephalography,EEG),得到的EEG信号是否准确可靠,以及算法性能是否满足需求,都将直接影响到BCI技术的应用。因此研发出一套高性能的便携式BCI系统就显得尤为重要。然而,当前对于BCI系统的研究主要还停留在实验室阶段,通常使用的EEG信号采集设备存在体积较大、设计复杂、价格昂贵等问题,而且BCI系统在使用前需要进行长时间的校准。针对以上问题本文提出了一种无需进行长时间校准的便携式BCI系统的设计方案,研究内容主要包括基于迁移学习的运动想象分类方法,便携式EEG信号采集系统的研究与设计,BCI系统性能测试和运动想象BCI系统的性能测试。工作的具体内容如下:1)提出了一种基于判别迁移特征学习(discriminative transfer feature learning,DTFL)的运动想象分类方法,解决BCI系统的重校准问题,提高运动想象的分类正确率。由于运动想象的EEG信号具有非平稳性,跨时段采集的运动想象EEG信号之间会存在一定的分布差异,导致BCI系统在跨时段使用前需要进行长时间的校准,即需要重新采集训练数据对算法模型进行参数更新。为解决该问题,本文利用DTFL迁移学习方法减小采集于不同时段的数据之间的分布差异,进而提高运动想象的分类正确率。DTFL方法通过联合匹配源域和目标域之间的边缘分布和类条件分布来减少域间差异,同时最大化类间距离和最小化类内距离来保留类判别信息,从而提升运动想象的分类正确率。基于DTFL的运动想象分类方法无需目标域样本的类别信息,可以有效避免长时间的重校准工作。在两个运动想象公开数据集上的实验结果表明,基于DTFL的运动想象分类方法显著优于传统的运动想象分类方法,平均正确率分别提高了8.2%和8.0%,有效解决了BCI系统的重校准问题。2)设计了一款便携式的EEG信号采集系统,该系统包括EEG信号采集前端、上位机软件、干电极脑电帽。EEG信号采集前端实现了对多通道EEG信号的准确采集和实时传输,并且该设备的电源电路采用浮地设计,满足了医疗设备的安全性要求;上位机软件采用Py Qt5进行编写,能够实现EEG信号预处理、波形实时显示、数据储存、阻抗检测、运动想象实验引导等功能。与现有的EEG信号采集前端相比,该设备具有低功耗、低噪声、便携性、低成本以及安全可靠等优点,符合当前智能设备的发展趋势。由于常用的湿电极脑电帽在实验时需要注入导电凝胶来降低电极-皮肤的接触阻抗,使实验过程繁琐。为了解决该问题,本文设计了一款具有35个电极位点的干电极脑电帽,该脑电帽采用弹簧伸缩式设计,能够适应不同头型,并且具有佩戴方便、电极更换便捷和成本低廉等优点。3)基于前述运动想象分类方法和EEG信号采集系统的研究,设计和实现了一套高性能的运动想象BCI系统,该系统实现了8导EEG信号采集、预处理、运动想象特征提取和分类。开展了实验研究对所设计BCI系统性能进行了测试和评估。首先,对EEG信号采集前端的系统参考噪声、阻抗检测功能、信号采集功能进行了测试。实验结果显示,系统参考噪声的峰峰值小于1μV,并且系统可以准确可靠的检测出电极-皮肤的接触阻抗,而且阻抗值可降到20kohm以下。系统可以采集到准确有效的EEG信号。其次,对BCI系统的运动想象分类性能进行了评估,实验结果表明,系统采用本文提出的基于DTFL的运动想象分类方法进行分类,平均分类正确率达到了84.7%,相较于不采用迁移学习的传统分类方法,平均正确率提高了8.3%,验证了本文设计的便携式BCI系统的有效性。

分布式脑—机接口实时测试平台的设计与实现

这是一篇关于脑-机接口,分布式,实时,测试平台,云计算的论文, 主要内容为近年来,得益于计算机技术飞速发展,脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)作为一种全新的人-机接口技术已引起广泛关注。各种脑-机接口应用如雨后春笋般纷纷问世,让该领域呈现一派朝气蓬勃的景象。然而,随着各大高校、科研机构纷纷投入脑-机接口领域研究,各类脑-机接口解码算法层出不穷,如何客观、高效地实现各类算法对比测评,如何可靠、公正地完成系统评估验证成为一道摆在学术界面前的难题。另一方面,对于脑-机接口领域研发企业来说,将科研成果落地转化需要耗费大量的人力、物力,因此迫切希望有一种快速完备的方式能够让算法直接融入脑-机接口应用之中。此外,对于初入脑-机接口领域的研究者而言,因为不熟悉计算机相关知识,搭建一套脑-机接口在线系统是一件十分棘手的任务。面对上述问题,本研究设计并开发了一种分布式脑-机接口实时测试平台。本研究提出的测试平台支持主流操作系统,兼容多种编程语言。通过纵向切分架构、模块化功能组件,打破了传统封闭式系统限制,保证代码复用性,帮助研究者快速搭建脑-机接口软件系统。通过搭建星型网络结构的通信平台,基于发布-订阅模式使子系统完全解耦,保证平台稳定性和可扩展性。通过标准化数据与算法接口,帮助研究者快速完成范式任务及算法的设计、开发和测试,加快算法落地速度,降低转化成本。通过结合云计算、云存储和Docker、Kubernetes等云原生技术,实现脑-机接口应用系统上云,推动脑-机接口技术与其他领域融合发展,推动脑-机接口实用化、产品化。本研究提出的测试平台,基于微服务软件架构设计思想设计实现了刺激子系统、数据采集子系统、任务子系统、算法子系统、结果呈现子系统、持久化子系统和中央控制子系统以提供测试平台核心功能。通过提供通信组件、远程过程调用组件、循环数据池组件、Trigger控制组件和心跳组件帮助用户应用或扩展系统。通过提供权限控制和代码上传等辅助系统帮助提升平台易用性。本研究开发的测试平台作为目前世界范围内较为成熟且先进的脑-机接口算法测试平台,已经在2020-2022三年时间内有力支撑了世界机器人大赛-BCI脑控机器人大赛技术赛的竞赛活动。同时,该测试平台也已被部署于清华大学、北京邮电大学等多个实验室及教学中心,帮助众多研究生快速学习、掌握脑-机接口研究方法,有力促进了脑-机接口技术发展,展现出极高的实用价值及应用潜力。

基于SSVEP的脑—机接口系统设计与开发

这是一篇关于脑电信号,脑-机接口,稳态视觉诱发电位的论文, 主要内容为脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种不依赖于人体动作和语言的信息交流和控制技术,它为那些脑功能健全但肌肉组织受损的患者提供了一种与外界交流的信息通道。稳态视觉诱发电位(SSVEP)是指人的眼睛受到一定频率的光刺激时诱发的脑电信号。基于SSVEP的脑-机接口具有抗干扰、无需训练的优点,在实际使用中便利性较高。稳态视觉诱发电位易于检测,安装电极少,脑电信号不容易受眨眼等小概率事件的影响,利用信号处理算法,可以较准确的进行数据分类。本文基于单片机技术设计脑电位的诱发刺激源和构建三通道脑电采集系统,基于Matlab技术开发脑电信号处理模块。其中稳态视觉诱发电位刺激源主要用到的单片机芯片是STM32F407,三通道脑电采集系统主要用到的芯片是ThinkGear ASIC,脑电信号处理模块首先利用快速傅立叶(FFT)进行信号分析,然后利用典型相关分析(CCA)算法进行脑电信号的在线识别。本文除了脑-机接口系统设计以外,还开发了一套摄像头云台系统,使用无线Zigbee进行控制命令的传输。计算机通过脑-机接口系统接收受试者的控制意图,使用无线Zigbee发送控制命令到摄像头云台系统,云台系统进行相应的动作响应,从而使得受试者可以通过“思想”来对摄像头云台系统进行控制。本文开展了基于脑-机接口控制摄像头云台系统的实验。实验结果证明了所开发的基于稳态视觉诱发电位脑-机接口系统的可行性,这为后期便携式脑-机接口系统的开发提供了平台基础,进一步推进了脑-机接口系统的实用化进程。

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