[发明专利]一种基于脑电控制的机械臂写字装置及控制方法

说明书

本发明公开了一种基于脑电控制的机械臂写字装置及控制方法，涉及认知神经科学技术领域，其特征在于，至少包括：脑电采集设备；信号处理设备；所述信号处理设备接收脑电采集设备的采集信息，并将采集信息进行数据处理；具体的数据处理过程依次为：数据滤波，小波滤波，特征提取，分类，分类结果转换，执行书写动作的机械臂；所述机械臂接收信号处理设备的控制指令，并根据上述控制指令执行相应的指令动作。本发明具有操作简单、使用安全、抗噪能力强、稳定性好的优点，为实现人机交互提供了一种现实可行的方案。

技术领域

本发明涉及认知神经科学技术领域，特别是涉及一种基于脑电控制的机械臂写字装置及控制方法。

背景技术

众所周知，对于瘫痪，肌萎缩性侧索硬化，中风等患者而言，与外界环境沟通一直是一种难题。但随着计算机技术，临床康复技术，心理学技术以及传感器技术的不断发展，使得脑机接口技术不再仅仅是一种幻想，而成为了一种现实的技术。

现有的用于沟通交流的脑机接口系统大多是利用计算机显示屏上的交流。因此不能满足瘫痪，肌萎缩性侧索硬化，中风等患者想写出实际文字的实际需求，同时大多数脑电采集系统具有笨重，昂贵等缺点，因此不能实际应用于患者的家庭生活中。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种基于脑电控制的机械臂写字装置及控制方法；该基于脑电控制的机械臂写字装置及控制方法通过采集脑电信息，通过数据处理后进而控制机械臂实现书写的功能。

本发明为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：

一种基于脑电控制的机械臂写字装置，至少包括：

脑电采集设备；

信号处理设备；所述信号处理设备接收脑电采集设备的采集信息，并将采集信息进行数据处理；具体的数据处理过程依次为：

数据滤波，基于有限冲击响应的0.01-32赫兹的带通滤波器，提取与运动想象任务、咬牙任务、稳态视觉诱发任务相关的脑电信号，去除心电，工频伪迹以及环境噪声，提高脑电信号的信噪比；

小波滤波，基于小波变换分析，把脑电信号进行多层分解，分析每一层的脑电信号，找到有效的脑电信号部分，对有效的脑电信号部分进行重构，消除脑电信号中的基波漂移，提高脑电信号的信噪比；

特征提取，基于mu节律的二阶矩能量分析，计算在不同运动想象任务下mu节律能量明显的差异，降低特征分类的难度；基于典型相关性分析，计算在不同的稳态视觉刺激任务下相关系数的明显不同，提供给信号分类；基于标准偏差和峰值距离分析，检测咬牙任务的发生；

分类，基于线性分类器，利用特征提取中mu节律的二阶矩能量对运动想象任务分析，求得不同任务下的能量差异，构造线性分类器，对运动想象任务的脑电信号进行分类；利用特征提取中典型相关性对稳态视觉刺激任务分析，比较不同视觉频率刺激下的相关系数差异，找到最大值作为分类的输出结果；利用特征提取中标准偏差和峰值距离对咬牙任务分析，构造线性分类器，对咬牙任务进行实时监测；

分类结果转换，基于典型相关性分析，将稳态视觉刺激任务下的输出结果转换为相应的字符，每组字符即为一个控制指令；

执行书写动作的机械臂；所述机械臂接收信号处理设备的控制指令，并根据上述控制指令执行相应的指令动作。

作为优选，本发明还采用了如下的技术方案：

进一步：所述脑电采集设备包括：采集P7、P8、O1、O2、FC5、FC6、F7、F8八个位置的脑电信号的电极传感器、位于耳垂后方的CMS和DRL参考电极传感器；以及脑电信号采集模块；上述P7、P8、O1、O2、FC5、FC6、F7、F8八个位置为10-20国际标准导联中定义的八个点位。

进一步：所述脑电采集设备通过WIFI模块与信号处理设备进行数据交互。