买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北方工业大学

摘要：本发明提供了一种VR脑电意念控制接口系统，包括：脑电采集模块，用于采集测试者大脑皮层主动产生的运动想象脑电信号；脑电特征提取模块，用于对采集到的脑电信号进行滤波处理，并提取脑电特征；机器学习分类模块，用于将滤波处理过后的脑电信号及提取到的脑电特征通过预先训练好的的机器学习模型进行分类；虚拟现实模块，用于获取脑电信号的分类结果对虚拟现实场景进行控制。本发明对测试者来说操控更加主动，不依赖于虚拟现实场景的刺激，控制方法更加多样化，提高了该系统的灵活性和实用价值。

主权项：1.一种VR脑电意念控制接口系统，其特征在于，包括脑电采集模块、脑电特征提取模块、机器学习分类模块及虚拟现实模块；所述脑电采集模块及脑电特征提取模块具有用于：采用脑电采集设备，采集16个点位的脑电信号，包括：测试者头戴采集设备，打开GUI，进行数据采集；首先，测试者想象左侧肢体运动，维持一分钟，通过GUI将脑电原始数据实时保存到指定路径下的指定txt文件，将其命名为left.txt，数据中包含数据编号、十六个通道的脑电数据以及保存时间；接下来测试者想象右侧肢体运动，维持一分钟，将这一分钟的脑电数据保存到另一个txt文件，命名为right.txt；最后以同样的方式记录测试者既不想左侧肢体运动，又不想右侧肢体运动的一分钟脑电信号，保存到第三个txt文件，命名为base.txt；通过Python脚本代码，将十六通道的脑电数据提取出来，通过Python自带的滤波库进行带通滤波，得到α波，并计算每组十六维数据的偏度、峰度，作为补充特征；对处理好的数据打标签，以便后期监督学习；对Left.txt文件中的数据统一加一列标签，标为1，right.txt文件中的数据标为2，base.txt文件中的数据标为0；将这三个txt文件中的所有数据打乱顺序后，按九比一的比例分开保存到两个csv文件，一个作为训练集，一个作为测试集，用于机器学习调用；所述机器学习分类模块具体用于：采用梯度增强决策树对机器学习模型进行训练，其算法如下：1有m个输入训练集样本残差损失函数为Ly,Fx，迭代次数为N；其中xi是训练数据的特征向量，yi是训练数据的特征标签，以便监督学习训练；2初始模型的初始值Fox 通过最小化残差的方式求得参数γ的值；3将初始值带入模型，之后对模型进行N次迭代，令n为迭代次数变量n＝1,2,3,…,N；通过下述公式计算得到第n次沿负梯度方向的近似残差； 其中，i＝1,2,3,…,m；4得m个数据样本的近似残差值，同时生成得到以训练数据输入向量为输入，以第n次沿负梯度方向的近似残差值为输出标签的新训练集再用新训练集训练经过n次迭代而生成的新分类器hnx；5通过下式计算得出hnx分类器的权重； 6迭代生成最新的训练模型，由此可得出输出函数Fnx，迭代N次之后，得出最终的分类预测模型FNx；Fnx＝Fn-1x+γnhnx4完成训练后，得到每个分类器在不同迭代次数时的权重；用梯度增强决策树的分类器FNx对测试集的输入数据进行测试，测试预测结果为不同分类器在不同权重下最为接近测试数据原始标签的结果；读取训练好的梯度增强决策树模型，将实时处理好的数据导入模型，使其对脑电信号进行实时分类，识别出脑电信号类别；所述虚拟现实模块具体用于：建立虚拟现实环境，在C#脚本中进行场景中三维小球的运动控制，包括：将机器学习分类结果，实时写入另一个txt文件，分类结果为左侧运动想象表示为1，右侧运动想象表示为2，两者皆非表示为0，此时只进行写操作，不进行追加；通过控制虚拟现实场景中三维小球的C#脚本对实时更新的txt文件进行实时读取；若读取到的数据为0，则不做任何操作；读取到的数据为1，则小球向左滚动；读取到的数据为2，则小球向右滚动。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北方工业大学 VR脑电意念控制接口系统