SSVEP-BCI抗自由眨眼穩定性的ANFIS方法

摘要：針對偽跡干擾下腦機接口穩定性問題,以自由眨眼動作下穩態視覺誘發腦機接口的穩定性為切入點,進行了穩態視覺誘發腦電信號去眼電偽跡(electroculography,簡稱EOG)研究。提出了一種基于自適應神經模糊推理系統(adaptive neuro-fuzzy inferency system,簡稱ANFIS)的無眼電電極下腦電信號眼電偽跡的自適應消除方法并進行實驗,驗證該方法對自由眨眼動作下穩態視覺誘發腦機接口穩定性的提高。該偽跡消除方法通過自適應神經模糊推理系統逼近眼電信號源至眼電偽跡的非線性變換函數,達到消除腦電信號中眼電偽跡的目的。算法通過前額葉區腦電信號獲得替代性眼電信號源,經延時處理后,輸入自適應噪聲消除器中以消除各通道腦電信號中的眼電偽跡。通過自由眨眼動作下穩態視覺刺激實驗,對該偽跡消除方法中各參數及函數的選擇進行了研究,并將該方法與經典濾波和傳統獨立成分分析(independent component analysis,簡稱ICA)進行對比,證明了該方法在消除眼電偽跡的情況下保留了穩態視覺刺激的有效信息,識別正確率較經典濾波相比最高提高了6.25%,較傳統ICA相比最高提高10%,保證了穩態視覺誘發腦機接口在自由眨眼動作下的穩定性。