[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

摘要

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。

主权项

1.一种基于脑电控制的机械臂写字装置，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，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。