[发明专利]基于SSMVEP-ERP-OSR混合脑机接口驱动的轮椅

权利要求书

1.基于SSMVEP-ERP-OSR混合脑机接口驱动的轮椅，包括轮椅本体，所述轮椅本体上设置有人机交互界面，其特征在于，还包括：

视觉诱发模块：所述人机交互界面设有视觉诱发模块，所述视觉诱发模块体现为人机交互界面上呈现SSMVEP-ERP-OSR混合范式刺激，所述人机交互界面播放的SSMVEP-ERP-OSR混合范式包括三行三列牛顿环，每个牛顿环的直径约为4.8deg，第一列和第三列牛顿环距屏幕中心的距离均为视角的9.6deg，第一行和第三行牛顿环距屏幕中心的距离均为视角的6.4deg；

数据采集模块：所述数据采集模块用于采集用户脑电信号，包括用于用户穿戴的16导干电极帽，所述16导干电极帽设置多个电极，所述电极按照国际10/20标准导联；

数据预处理模块：所述数据预处理模块与数据采集模块通讯连接，所述数据预处理模块包括数据放大模块、滤波模块和模数转换模块，所述数据放大模块用于采集的脑电信号的放大，所述滤波模块用于过滤放大后的脑电信号，所述模数转换模块用于转换过滤后的脑电信号至电信号；

数据识别判断模块：所述数据识别判断模块与数据预处理模块通讯连接，所述数据识别判断模块通过对信号的识别判断并匹配轮椅的目标控制指令，所述轮椅的目标控制指令包括前进、后退、加速前进、减速前进、左转向、右转向、加速后退、减速后退、停止，与三行三列的牛顿环相对应；

轮椅驱动模块：轮椅驱动模块与数据识别判断模块通讯连接，所述轮椅驱动模块包括驱动电机和轮椅传动系统，所述轮椅驱动模块根据数据识别判断模块的目标控制指令驱动电机实现轮椅的驱动运行；

所述数据识别判断模块通过如下方法实现数据判断和轮椅的目标控制：

通过训练阶段离线实验得到最优通道的基础目标分类器；

在训练阶段，利用Leave-One-Out Cross-Validation交叉验证算法生成基础目标分类器，具体步骤如下：

在训练样本采集阶段，受试者根据屏幕提示依次盯视刺激目标，得到盯视不同刺激目标时的EEG数据，有9个盯视目标，每个盯视目标采集了32组数据；

从每类数据随机取一组数据作为测试数据TestData，其余31组数据作为训练数据；

将训练数据经过31次叠加平均得到每个目标的波形模板Template，9个目标的Template构成分类器；

将9个目标的测试数据TestData分别与分类器中的模板做典型相关分析，若某组测试数据与分类器中某组Template的相关性最大，则认为该组测试数据与该组Template对应同一刺激目标；

将9组测试数据进行分类，若9个目标的测试数据均正确分类，即分类正确率为1，则将此时分类器中的模板输入最终模板TEMPLATE中，否则摒弃掉这组模板；

重新从每类数据随机取一组数据作为测试数据TestData，重复上述过程，将上述过程迭代100次，将TEMPLATE中的模板通过叠加平均，即可生成比较成熟的目标分类器，分类器中存储着所有目标的波形模板；

在训练阶段，采用最优记录电极位置选择算法来自动寻取最优测量电极位置；

布置多个电极，进行离线实验，记录EEG信号；

每次选择一个通道计算离线正确率，选择使正确率最高的通道作为固定通道C1；

将已固定通道与其他通道依次组合，若正确率未升高，则选择使正确率最高的C2，此时最优通道为[C1，C2]，若正确率持续升高，则选择使正确率升高最高的通道为C2，将C1与C2组合进行后续探索；

按照上述思路继续探索，若正确率无法继续升高，此时已固定通道即为最优通道；

经过基础目标分类器与自动寻优电极位置得到最优通道的基础目标分类器；

在线测试阶段，首先被试者根据目标方向盯视目标牛顿环，然后采集在离线实验中获得的最优通道上的脑电信号，并进行去趋势向和滤波预处理后，进行基于EMD和CCA的SSMVEP频域特征提取识别，判断出用户盯视目标所在列；

在获取目标列后，将最优通道上的脑电信号x(t)与刺激频率对应目标的复杂模板进行典型相关分析，最终判定受试者盯视目标；

得到受试者盯视目标后，将其识别结果转化为目标控制指令进而实施对轮椅的控制。