Nothing Special   »   [go: up one dir, main page]

CN1710621A - 脑机接口家电遥控装置 - Google Patents

脑机接口家电遥控装置 Download PDF

Info

Publication number
CN1710621A
CN1710621A CN 200510014575 CN200510014575A CN1710621A CN 1710621 A CN1710621 A CN 1710621A CN 200510014575 CN200510014575 CN 200510014575 CN 200510014575 A CN200510014575 A CN 200510014575A CN 1710621 A CN1710621 A CN 1710621A
Authority
CN
China
Prior art keywords
signal
control
circuit
amplification
brain
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN 200510014575
Other languages
English (en)
Other versions
CN100353390C (zh
Inventor
万柏坤
綦宏志
陈滨津
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin University
Original Assignee
Tianjin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University filed Critical Tianjin University
Priority to CNB200510014575XA priority Critical patent/CN100353390C/zh
Publication of CN1710621A publication Critical patent/CN1710621A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN100353390C publication Critical patent/CN100353390C/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)

Abstract

本发明公开了一种脑-机接口家电遥控装置,包括遥控器,它由依次连接的用于采集操作者脑电中α波的头皮导联电极、前置放大低通滤波电路、模数转换电路、Labview平台和数模转换电路组成,模/数转换电路与所述遥控器的控制接口电路连接。Labview平台用于完成上述数字信号的运算处理,将实际α波增幅信号转换为模拟信号作为控制信号输出至所述遥控器的控制接口电路并产生提示音给操作者。本发明能够实现家用电器开关及功能切换的无肢体动作遥控过程,可让全身性重症瘫痪但头脑功能正常的残疾人自行实现对电视机或其它家用电器的遥控操作,并获得可观的社会效益和经济效益。

Description

脑机接口家电遥控装置
技术领域
本发明涉及一种遥控装置,尤其是一种家用电器的遥控装置。用于实现家用电器的开关及功能切换。
背景技术
脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是在人脑和计算机或其他电子设备之间建立一种不依赖于常规大脑输出通路(外周神经和肌肉组织)的直接信息交流和控制通道,是一种全新的人-机交互系统。
基本BCI系统含有操作控制意图的脑电信号通过电极从头皮或颅内获得,经过信号处理提取反映使用者意图的脑电信号特征,并将之转化为控制外部设备的操作命令,如按下遥控器键、敲击打字机键盘、移动屏上光标等。目前BCI研究的主要应用目标是帮助肢体严重瘫痪的残疾人操纵和使用周边日常生活工具,以实现对外界的信息交流和设备控制。
脑-机接口作为一种全新的信息交换和控制技术,将为瘫痪病人,特别是那些丧失了基本肢体运动功能但思维正常的患者,提供一种与外界进行信息交流和控制的新途径,正受到越来越多的重视。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,提供一种脑-机接口家电遥控装置,它能实现家用电器开关及功能切换的无肢体动作遥控过程。
为了解决上述所要解决的技术问题,本发明的脑-机接口家电遥控装置,包括遥控器,它由依次连接的头皮导联电极、前置放大低通滤波电路、模数转换电路、Labview平台(Labview的正式中文全称为“虚拟仪器”)和模/数转换电路组成,模/数转换电路与所述遥控器的控制接口电路连接;所述头皮导联电极用于采集操作者脑电中α波的信号数据,并将其输至所述的前置放大、低通滤波电路进行放大、滤波处理,放大、滤波处理后的模拟信号经模/数转换电路转换成数字信号输出至Labview平台,Labview平台用于完成上述数字信号的运算处理,再将实际α波增幅信号转换为模拟信号作为控制信号输出至所述遥控器的控制接口电路并产生提示音给操作者。
所述Labview平台为存储有信号处理软件的计算机,所述计算机在运行该信号处理软件时执行以下步骤:采集模/数转换电路输出的数据信号,经8~13Hz的带通滤波保留其中α波成分;经RMS平滑算法后分为两路信号:一路经过400~500ms的平均处理后成为主控制通道信号,用于输出控制;另一路经过50ms的平均处理后成为辅助控制通道信号,用于判断主通道信号是由受试者闭眼产生的真实α波增幅信号还是其它干扰所引起的噪声信号;将实际α波增幅信号转换为模拟信号作为控制信号输出至所述遥控器的控制接口电路。
所述判断方法为将主通道信号与门限电压进行比较,如果超越门限电压,再与辅助控制通道信号进行比较以判断是否真实α波增幅信号。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:本发明能够实现家用电器开关及功能切换的无肢体动作遥控过程,可让全身性重症瘫痪但头脑功能正常的残疾人自行实现对电视机或其它家用电器的遥控操作,并获得可观的社会效益和经济效益。
附图说明
图1是本发明脑-机接口家电遥控装置的系统结构框图;
图2a是选中电源开关控制时的控制显示面板图;
图2b是选中频道增加控制时的控制显示面板图;
图2c是选中音量增加控制时的控制显示面板图;
图3是本发明的信号处理流程图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
如图1所示,本发明的脑-机接口家电遥控装置是基于虚拟仪器LabVIEW平台,利用正常人脑电α波阻断现象的开关控制作用设计了相应的BCI控制面板、信号采集系统、信号处理平台和接口控制电路,来实现对电视遥控器的控制。操作者由控制面板选择产生含有相关控制信息的脑电信号;该信号先经前置放大、滤波,再由信号采集卡进行A/D转换后输入计算机;然后在计算机内Labview平台上完成去噪、均方根(RMS)平滑—平均、与门限电压比较、产生控制脉冲等一系列信号处理工作;最后由遥控器接口电路输出相应触发信号完成对电视机的遥控功能。
遥控面板设计和信号处理流程:
本发明设计了控制显示面板,以实现对电视机遥控器五个遥控功能的选择,如图2a、图2b和图2c所示。3幅图中所示的五个指示灯分别代表电源开关、频道增加、频道减少、音量增加、音量减小等五个控制功能,由系统时钟控制循环显示。三幅图依次示出了电源开(或关)、频道增加和音量增加三个功能遥控状态(相应的指示灯点亮,即图中浅色的灯)。
对应于控制显示面板,本发明设计了四组不同的电视遥控器按键操作组合(这几乎包括了人们日常使用这几个按键的所有情况):第一组,电源(开)、频道增加、频道减少、音量增加、音量减小、电源(关);第二组,电源(开)、频道增加、音量增加、频道增加、音量增加、电源(关);第三组,电源(开)、频道减少、音量减小、频道减少、音量减小、电源(关);第四组,电源(开)、频道增加、频道增加、频道增加、频道增加、电源(关)。操作者按照上述不同组合顺序进行BCI选择按键操作。
本发明信号处理在Labview平台上完成。信号处理流程如图3所示:由头皮电极拾得原始脑电信号经Labview采集卡输入到计算机后,再经8~13Hz的带通滤波保留其中α波成分;该信号经过10ms的均方根(RMS)平滑算法后分为两路信号:一路经过400~500ms的平均处理后成为主控制通道信号,用于输出控制;另一路经过50ms的平均处理后成为辅助控制通道信号,用来判断主通道信号是由受试者闭眼产生的真实α波增幅信号还是其它干扰所引起的噪声信号。其判断方法是将主通道信号与门限电压进行比较,如果超越门限电压,再与辅助控制通道信号进行比较以判断是否真实α波增幅信号。信号处理流程最后将实际α波增幅信号作为控制信号输出给接口电路并产生提示音给操作者。
系统参数的确定:
对于本发明整个系统而言需要确定三个关键技术参数:其一是开关阈值电压,其二是动作时间常数,对应于控制面板上指示灯切换前持续闪烁的时间,其三是各种干扰所引起的最大背景噪声电压。上述第一个参数反映操作者在睁、闭眼状态之间α波幅的差别;第二个参数反映操作者闭眼后α波幅超过阈值电压所需时间;第三个参数对判断主控制通道信号是真实α波控制信号还是干扰噪声具有重要的参考价值。
开关阈值电压:把操作者睁眼时α波幅平均值记为Vopen,闭眼时α波幅平均值记为Vclose,其差值记为Vd,则操作者的开关阈值电压参考值Vref可按下面经验公式计算:
           Vref=Vopen+0.8Vd                                               (1)
式中0.8是操作者睁、闭眼状态下α波幅差异的增益系数。本发明对不同操作者采用相同的阈值电压,可根据不同的控制目标与任务来选取相应的开关阈值电压设定方案。
动作时间常数:如前述,动作时间常数反映了操作者后α波幅超过阈值电压所需时间,本发明采用相同增益系数值,按上述方法确定各操作者的开关控制阈值电压,并用该系统测试操作者的动作时间值。为了获得较稳定可靠的数据,要求每个操作者重复操作试验25次,考虑到系统硬件采集、信号处理所需时间和个体差异,本发明选取动作时间数据记录中的最大值作为BCI系统的动作时间常数。
最大背景噪声电压:操作过程中会出现很多干扰因素(包括眼电、肌电信号和周围环境噪声干扰)。在上述干扰出现时动作平均数值会伴随动作的发生或环境的变化而出现相应的改变,超出正常范围很多。为警示大幅度干扰出现情况,本发明在主通道之外另在副通道上设定一个干扰警戒值(超过门限电压,在可能出现的大幅度干扰范围之内),如果是超过这个警戒值就认为主通道的控制信号可能是由干扰引起的而非有意识控制下α波幅度的增加,从而抑制主通道控制信号的输出。
基本控制特性实验:
12位受试者运用本发明的BCI电视遥控系统进行了基本控制特性实验。该实验目的是通过对受试者的数据分析来考察系统的控制方案可行性和易操作性及控制速度。受试者均为青年学生(男女各半,平均年龄为25.8岁)。实验包括四个阶段,每个阶段要求受试者进行20次连续选择控制。受试者均未经过先期训练,选择控制任务的顺序在实验中随机给出。从发出控制任务命令开始计时,到控制目标方向被选中、指示灯被点亮(表示完成一项控制任务),则计时停止,依次进行20次;如果被点亮的指示灯不是控制任务命令所要选中的方向,则记为一个错误。实验时间记录严格在相同实验条件下由同一实验者负责进行。
                表1 5位受试者实验数据统计
  受试者   两类错误   第一次   第二次   第三次   第四次
ABCDE总计   循环错误临选错误循环错误临选错误循环错误临选错误循环错误临选错误循环错误临选错误循环错误临选错误   1413020602217   030110021026   011101010216   100102021025
对每个受试者记录了在四个阶段连续20个目标选择过程中的正确选择时间(含最大值、最小值、中值和平均值)及错误选择次数。从实验数据可以看出每个受试者在连续实验过程中,正确选择时间逐渐缩短、选择错误次数明显逐步减少,且从第二阶段实验开始正确选择时间一般接近或低于平均值,表明受试者经过第一阶段实验后,均能很快地熟悉并适应系统的控制操作。其中有两位受试者在首次实验中错误率仅为10%,三位受试者从第二阶段开始,已将错误率分别下降为15%、10%和5%,表明在第二阶段实验时多数受试者已经熟悉系统控制,从而迅速降低了错误水平。上述基本控制实验结果表明了该BCI系统具有易于理解和操作的特点。
表1是其中5位受试者实验中较容易出现的两类选择错误统计,其一是所谓“循环错误”,指受试者因未能及时做出选择而错过本次循环,只能等到下次循环时再选择目标方向。其二是“临选错误”,指受试者因控制过犹不及而错选了相邻的方向目标。从表中求和分析可以看出,循环错误出现比较少,其主要原因是偶然因素。而在选择错误数中,临选错误占有较大比例,较容易发生。从本质上讲,临选错误主要产生于心理因素,但经过训练可以克服。表中可以看到临选错误在逐步实验过程中明显减少,在第二部分错误率减少了64.7%,到第四部分减少了70.6%,进一步证明了该BCI系统的易操作性和可靠性能。
12名受试者实验结果说明,本发明的脑-机接口家电遥控装置具有不需要复杂学习或生物反馈训练过程,准确度高,易掌握等特点,可能为思维正常但运动功能残缺的患者提供一种新的信息交流控制方式和助残康复及生活辅助工具。

Claims (3)

1、一种脑-机接口家电遥控装置,包括遥控器,其特征是,它由依次连接的头皮导联电极、前置放大低通滤波电路、模数转换电路、Labview平台和数模转换电路组成,数模转换电路与所述遥控器的控制接口电路连接;所述头皮导联电极用于采集操作者脑电中α波的信号数据,并将其输至所述的前置放大低通滤波电路进行放大、滤波处理,放大、滤波处理后的模拟信号经模/数转换电路转换成数字信号输出至Labview平台,Labview平台用于完成上述数字信号的运算处理,将实际α波增幅信号转换为模拟信号作为控制信号输出至所述遥控器的控制接口电路并产生提示音给操作者。
2、根据权利要求1所述的一种脑-机接口家电遥控装置,其特征是,所述Labview平台为存储有信号处理软件的计算机,所述计算机在运行该信号处理软件时执行以下步骤:采集模/数转换电路输出的数据信号,经8~13Hz的带通滤波保留其中α波成分;经RMS平滑算法后分为两路信号:一路经过400~500ms的平均处理后成为主控制通道信号,用于输出控制;另一路经过50ms的平均处理后成为辅助控制通道信号,用于判断主通道信号是由受试者闭眼产生的真实α波增幅信号还是其它干扰所引起的噪声信号;将实际α波增幅信号转换为模拟信号作为控制信号输出至所述遥控器的控制接口电路。
3、根据权种要求1所述的一种脑-机接口家电遥控装置,所述判断方法为将主通道信号与门限电压进行比较,如果超越门限电压,再与辅助控制通道信号进行比较以判断是否真实α波增幅信号。
CNB200510014575XA 2005-07-19 2005-07-19 脑机接口家电遥控装置 Expired - Fee Related CN100353390C (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CNB200510014575XA CN100353390C (zh) 2005-07-19 2005-07-19 脑机接口家电遥控装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CNB200510014575XA CN100353390C (zh) 2005-07-19 2005-07-19 脑机接口家电遥控装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN1710621A true CN1710621A (zh) 2005-12-21
CN100353390C CN100353390C (zh) 2007-12-05

Family

ID=35706859

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CNB200510014575XA Expired - Fee Related CN100353390C (zh) 2005-07-19 2005-07-19 脑机接口家电遥控装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN100353390C (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1949139B (zh) * 2006-11-08 2010-09-08 天津大学 脑-机接口鼠标控制装置
CN102098639A (zh) * 2010-12-28 2011-06-15 中国人民解放军第三军医大学野战外科研究所 脑机接口短消息发送控制装置及发送控制方法
CN1949140B (zh) * 2006-11-08 2011-11-02 天津大学 脑-机接口鼠标控制方法
CN101641660B (zh) * 2007-03-23 2011-12-28 诺基亚公司 为使用脑机接口的命令控制任务提供分层方法的装置、方法
CN104284232A (zh) * 2014-10-17 2015-01-14 中山大学 一种基于脑机接口的电视遥控系统及方法
CN106843509A (zh) * 2017-03-30 2017-06-13 电子科技大学 一种脑机接口系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3699996B2 (ja) * 2002-02-19 2005-09-28 独立行政法人産業技術総合研究所 生体信号を利用したリモートコントローラ

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1949139B (zh) * 2006-11-08 2010-09-08 天津大学 脑-机接口鼠标控制装置
CN1949140B (zh) * 2006-11-08 2011-11-02 天津大学 脑-机接口鼠标控制方法
CN101641660B (zh) * 2007-03-23 2011-12-28 诺基亚公司 为使用脑机接口的命令控制任务提供分层方法的装置、方法
CN102098639A (zh) * 2010-12-28 2011-06-15 中国人民解放军第三军医大学野战外科研究所 脑机接口短消息发送控制装置及发送控制方法
CN102098639B (zh) * 2010-12-28 2013-09-11 中国人民解放军第三军医大学野战外科研究所 脑机接口短消息发送控制装置及发送控制方法
CN104284232A (zh) * 2014-10-17 2015-01-14 中山大学 一种基于脑机接口的电视遥控系统及方法
CN106843509A (zh) * 2017-03-30 2017-06-13 电子科技大学 一种脑机接口系统
CN106843509B (zh) * 2017-03-30 2020-01-07 电子科技大学 一种脑机接口系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN100353390C (zh) 2007-12-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101776981B (zh) 脑电与肌电联合控制鼠标的方法
CN108304917B (zh) 一种基于lstm网络的p300信号检测方法
CN101201696B (zh) 基于p300脑电电位的中文输入bci系统
CN103793058A (zh) 一种主动式脑机交互系统运动想象任务分类方法及装置
CN102063180B (zh) 基于hht高频组合编码稳态视觉诱发电位脑机接口方法
CN104091172A (zh) 一种运动想象脑电信号的特征提取方法
CN1949139B (zh) 脑-机接口鼠标控制装置
CN101057795A (zh) 采用肌电和脑电协同控制的假肢手及其控制方法
CN109671500A (zh) 基于脑电图时域数据的精神分裂症辅助诊断分类方法
CN109582131A (zh) 一种异步混合脑机接口方法及系统
Vilic et al. DTU BCI speller: An SSVEP-based spelling system with dictionary support
CN101515200A (zh) 基于瞬态视觉诱发脑电的目标选择方法
CN108509040A (zh) 基于多维信号处理和自适应学习的混合脑机接口系统
CN101382837B (zh) 复合动作模式脑电鼠标控制装置
CN100353390C (zh) 脑机接口家电遥控装置
CN1949140B (zh) 脑-机接口鼠标控制方法
CN103300850A (zh) 一种中风病人脑电信号采集与处理的方法
CN109009098A (zh) 一种运动想象状态下的脑电信号特征识别方法
Wang et al. Efficient brain decoding based on adaptive EEG channel selection and transformation
CN108491792B (zh) 基于眼电信号的办公场景人机交互行为识别方法
CN113729738B (zh) 一种多通道肌电特征图像的构建方法
CN101571747A (zh) 多模式脑电控制的智能打字的实现方法
Fan et al. A canonical correlation analysis based EMG classification algorithm for eliminating electrode shift effect
CN112971813A (zh) 一种用于神经信号的峰电位分类系统及分类方法
CN110738093A (zh) 基于改进小世界回声状态网络肌电的分类方法

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C19 Lapse of patent right due to non-payment of the annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee