[发明专利]前额脑电与血氧信息融合的人机交互装置

摘要

本发明涉及脑机接口技术领域。为提供一种新的将想象动作诱发的前额脑电与脑血氧两类信息的变化特征相结合来实现对不同动作模式的识别的研究方法，以及设计一种新的同步采集这两类信息变化特征的人机交互装置，本发明采用的技术方案是：前额脑电与血氧信息融合的人机交互装置，包括：近红外光光源、光电探测器、滤波和后级放大电路、脑电电极、脑电放大器、计算机，计算机用于信号变换、处理得到结果。本发明主要应用于前额脑电与血氧信息融合的人机交互装置的设计制造。

主权项

一种前额脑电与血氧信息融合的人机交互装置，其特征是，包括：近红外光光源，用于发光照射到大脑皮层；光电探测器，用于探测反射回的光强，光强信息发生的变化间接反映脑血氧的变化；滤波和后级放大电路，用于对光电探测器输出的信号进行滤波和放大，滤波和放大后的信号经数据采集卡输入到计算机；脑电电极，用于探测功率谱比率下降ERD信号；脑电放大器，用于对脑电电极输出信号进行放大和滤波，滤波和放大后的信号经数据采集卡输入到计算机；计算机包括：时频分析短时傅里叶变换模块，用于以短时傅里叶变换方法得到脑电信号的二维时频图谱；Fisher分析模块，对不同模式的想象动作之间的可分性作Fisher分析，得到Fisher系数的二维时频图谱，从图谱上找到Fisher系数明显较大的位置对应的时间段和频率段，这样取得的时频窗以及它对应到短时傅里叶变换得到的二维时频图的时频窗后得到功率谱密度值作为提取到的一个特征；离散Fourier变换模块，用于对数字信号进行离散Fourier变换分析，经过变换之后，时域的脑血氧信号转换为频域信号，从得到的频域信号，也就是频谱图上寻找频率段的特征；提取到的特征用来训练SVM分类器，训练后得到一个模型，然后再利用这个模型来对未知模式类型的想象动作进行分类，得到的结果即为未知模式想象动作的模式识别结果以及得到识别正确率。