本发明专利技术公开了一种采用脑电时频成分双重定位范式的快速字符输入方法，其步骤为：(1)在进入字符输入阶段后，同时施加时域和频域的视觉刺激；(2)在用户关注目标字符的同时，将实时采集的EEG信号按时频成分SSVEP和P300将信道分成两组分别进行信号处理；(3)判断用户是否在执行字符输入操作，如果判别结果为是，则采用步骤(2)的方式进行确定目标字符，并在字符输入结果显示区显示出来；如果判别结果为否，则不进行字符输出，转入字符输入界面，并转到步骤(1)，用户重新进行目标字符选择。本发明专利技术具有原理简单、操作方便、能够提高目标识别准确率和字符输入速度等优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及到脑机接口
，特指一种采用脑电时域成分与频域成分双重定位范式设计的快速字符输入系统。
技术介绍
脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)是一种新的不依赖于外周神经和肌肉参与的通讯系统。它通过检测并判别脑电信号中对应不同大脑活动所体现出来的时空模式来识别人的意图，从而实现人脑与外界交流和控制。BCI不需要人的肢体活动或语言表达的参与，是无动作、非接触的，它的研究初衷是服务于运动神经疾病患者。目前，BCI在助残、康复工程及武器装备研发、娱乐等领域有着广泛的应用前景，已受到国内外研究学者的广泛关注。根据信号检测的方式不同，BCI可分为侵入式和非侵入式两种基本形式。侵入式BCI使电极直接和大脑皮层接触或进入大脑皮层，测量的信号噪声小、损失低，但由于涉及外科手术，操作复杂，需要具有专业技术的操作人员，对用户有伤害。非侵入式BCI 具有操作简单、安全等优点，其有利于BCI系统的推广，但电极距离信号源较远，噪声较大。目前，随着人们对大脑功能不断深入的研究及信号处理技术的不断进步，头皮脑电图 (Electroencephalogram, EEG)信号的处理技术已经达到一定水平，并常应用于光标控制、 机械臂控制及字符输入等方面BCI技术的研究，这为非侵入式BCI的推广及其相关产品进入实际生活应用提供了技术基础。为了解放双手，实现不依赖人手的、非接触式的字符输入方式，国内外众多BCI研究团队对此展开了大量研究。目前，基于BCI技术的字符输入方法研究主要集中在对脑电信号的时域信息和频域信息的分析处理上，例如，采用脑电时域成分P300事件相关电位 (P300Event-related Potentials, P300REP)设计的范式和采用脑电频域成分稳态视觉诱发电位(Steady-state Visually Evoked Potentials, SSVEP)设计的范式所建立的字符输入系统研究均已经达到了较高水平。P300字符输入范式的刺激界面通常成mXn排列的字符矩阵。在刺激过程中，常采用RC编码，字符矩阵m行和η列循环随机闪烁，当用户所关注的目标字符闪烁时，被试默数目标闪烁的次数。此时，用户对这种视觉刺激事件产生了一种“预期到达”的心理响应。如果用户的响应正确，在目标闪烁后约300ms左右，用户的EEG信号会出现一个正的峰值，即 P300波。通过检测P300波的出现时刻来反推出用户所关注的目标的闪烁时间，进而推断出目标字符的位置坐标。SSVEP字符输入范式的刺激界面通常为一组定频闪烁的字符模块。由于视觉刺激越接近视野中央，SSVEP就越强，为减小相邻模块刺激的干扰，所述字符模块之间应留有一定间隔。在刺激过程中，用户注视以某特定频率闪烁的字符模块，此时，用户头部枕区EEG 信号会产生与刺激频率相对应的SSVEP脑电电位。所述脑电电位的频谱主要集中在刺激频率基波及其谐波频率处，具有较高的信噪比。系统通过对EEG信号频域成分的辨识来反推出视觉刺激的频率，进而确定用户所注视的目标字符。采用上述两种范式实现目标字符数较多的字符输入时，P300字符输入范式虽然仍可以保证较高的目标识别准确率，但单个字符的输入时间会随着选项数的增多而增长; SSVEP字符输入范式的单个字符输入时间虽然不会随着字符选项数的增多而有显著的增长，但由于SSVEP受频率带宽范围的约束，目标识别准确率会随着字符选项数的增多而有较明显的下降。所以至今为止，通过分别检测P300和SSVEP的手段来实现字符输入尽管已经达到较高的水平，但从本上讲，单纯采用这两种范式的字符输入速度都已经达到了瓶颈， 很难再有明显提高的潜力。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种原理简单、操作方便、能够提高目标识别准确率和字符输入速度的。为了解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为一种，其步骤为(I)在进入字符输入阶段后，同时施加时域和频域的视觉刺激；(2)在用户关注目标字符的同时，将实时采集的EEG信号按时频成分SSVEP和 P300将信道分成两组分别进行信号处理；(3)判断用户是否在执行字符输入操作，如果判别结果为是，则采用步骤(2)的方式进行确定目标字符，并在字符输入结果显示区显示出来；如果判别结果为否，则不进行字符输出，转入字符输入界面，并转到步骤(I)，用户重新进行目标字符选择。作为本专利技术的进一步改进所述步骤(I)的具体步骤为(I. I)设定字符输入界面，所述字符输入界面由字符输入键盘和字符输入结果显示区两部分组成，所述字符输入键盘按照字符功能分成两个以上的分区，每个分区内的字符呈矩阵排列；(1.2)所述不同分区分别以不同的频率交替闪烁，用户在关注目标字符的过程中， 将受到目标字符所在分区相应频率视觉刺激的影响，进而诱发脑电频域成分SSVEP ;即所述脑电频域成分SSVEP用于对目标字符所在分区的辨识；(I. 3)每个分区内部采用行列随机闪烁的方式，用户通过对目标字符闪烁“预期到达”的心理响应诱发脑电时域成分P300 ;在随机闪烁实施过程中，不同分区中相同码字行列同步闪烁，用以达到对分区内部随机序列的复制目的；即通过同步闪烁方式可使目标字符无论在哪个分区都能准确获取行列坐标。所述字符输入键盘共由100个字符组成，分为字母拼写区、符号输入区、数学运算功能区及计算机功能键区共4个分区，每个分区的25个字符呈5X5的矩阵排列；所述字符输入键盘的4个分区分别以13. 889、14. 706、15. 625、16. 607四个频率黑白两个相位交替闪烁。所述分区内部中的行列随机闪烁采用变色并增加亮度的形式，以与不同分区之间不同频率的交替闪烁区别开来。所述步骤(2)中，对实时采集的EEG信号中SSVEP成分的处理流程为在进入字符输入阶段后，系统开始读取SSVEP成分信道的EEG信号，并将所读取的EEG信号采用频率为 10 35Hz的带通滤波器进行带通滤波；系统应用CCA方法(即典型相关分析法,Caninical Correlation Analysis)计算预处理所得到的EEG信号与各刺激频率的相关性系数,将其作为各刺激频率的特征向量；接下来，将求得的特征向量最大值与所设置的门限值比较，如果小于门限值，则系统判定为用户未在执行字符输入操作；如果特征向量最大值大于所述门限值，系统将特征向量最大值相匹配的刺激频率所在键区确定为目标键区，并输出目标键区定位结果。所述步骤⑵中，对实时采集的EEG信号中P300成分的处理流程为系统将读取的P300成分信道的EEG信号采用频率为O. 01 50Hz的带通滤波后，截取每个随机闪烁刺激序列发生后O 800ms的EEG信号；对每组单次响应EEG信号用SWLDA (即步进线性判别分析法，Step-Wise Linear Discriminant Analysis)训练得到的权值进行加权,得到加权和，并将其定义为该单次响应的特征值score ;按照码字C对N个刺激序列的score进行平均，得到特征值的平均值;接下来，在码字C < m的范围内求出特征值最大值，并将其对应码字C的编号定为目标字符键区内行坐标，其中m为分区中字符矩阵的行数；在码字C >本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：胡德文，周宗潭，印二威，刘亚东，岳敬伟，姜俊，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
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