本發(fā)明涉及認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置及控制方法。

背景技術(shù)：

眾所周知，對(duì)于癱瘓，肌萎縮性側(cè)索硬化，中風(fēng)等患者而言，與外界環(huán)境溝通一直是一種難題。但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)，臨床康復(fù)技術(shù)，心理學(xué)技術(shù)以及傳感器技術(shù)的不斷發(fā)展，使得腦機(jī)接口技術(shù)不再僅僅是一種幻想，而成為了一種現(xiàn)實(shí)的技術(shù)。

現(xiàn)有的用于溝通交流的腦機(jī)接口系統(tǒng)大多是利用計(jì)算機(jī)顯示屏上的交流。因此不能滿足癱瘓，肌萎縮性側(cè)索硬化，中風(fēng)等患者想寫出實(shí)際文字的實(shí)際需求，同時(shí)大多數(shù)腦電采集系統(tǒng)具有笨重，昂貴等缺點(diǎn)，因此不能實(shí)際應(yīng)用于患者的家庭生活中。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：提供一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置及控制方法；該基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置及控制方法通過采集腦電信息，通過數(shù)據(jù)處理后進(jìn)而控制機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)書寫的功能。

本發(fā)明為解決公知技術(shù)中存在的技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是：

一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置，至少包括：

腦電采集設(shè)備；

信號(hào)處理設(shè)備；所述信號(hào)處理設(shè)備接收腦電采集設(shè)備的采集信息，并將采集信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；具體的數(shù)據(jù)處理過程依次為：

數(shù)據(jù)濾波，基于有限沖擊響應(yīng)的0.01-32赫茲的帶通濾波器，提取與運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)、咬牙任務(wù)、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)相關(guān)的腦電信號(hào)，去除心電，工頻偽跡以及環(huán)境噪聲，提高腦電信號(hào)的信噪比；

小波濾波，基于小波變換分析，把腦電信號(hào)進(jìn)行多層分解，分析每一層的腦電信號(hào)，找到有效的腦電信號(hào)部分，對(duì)有效的腦電信號(hào)部分進(jìn)行重構(gòu)，消除腦電信號(hào)中的基波漂移，提高腦電信號(hào)的信噪比；

特征提取，基于mu節(jié)律的二階矩能量分析，計(jì)算在不同運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)下mu節(jié)律能量明顯的差異，降低特征分類的難度；基于典型相關(guān)性分析，計(jì)算在不同的穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下相關(guān)系數(shù)的明顯不同，提供給信號(hào)分類；基于標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離分析，檢測(cè)咬牙任務(wù)的發(fā)生；

分類，基于線性分類器，利用特征提取中mu節(jié)律的二階矩能量對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)分析，求得不同任務(wù)下的能量差異，構(gòu)造線性分類器，對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的腦電信號(hào)進(jìn)行分類；利用特征提取中典型相關(guān)性對(duì)穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)分析，比較不同視覺頻率刺激下的相關(guān)系數(shù)差異，找到最大值作為分類的輸出結(jié)果；利用特征提取中標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離對(duì)咬牙任務(wù)分析，構(gòu)造線性分類器，對(duì)咬牙任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；

分類結(jié)果轉(zhuǎn)換，基于典型相關(guān)性分析，將穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的字符，每組字符即為一個(gè)控制指令；

執(zhí)行書寫動(dòng)作的機(jī)械臂；所述機(jī)械臂接收信號(hào)處理設(shè)備的控制指令，并根據(jù)上述控制指令執(zhí)行相應(yīng)的指令動(dòng)作。

作為優(yōu)選，本發(fā)明還采用了如下的技術(shù)方案：

進(jìn)一步：所述腦電采集設(shè)備包括：采集p7、p8、o1、o2、fc5、fc6、f7、f8八個(gè)位置的腦電信號(hào)的電極傳感器、位于耳垂后方的cms和drl參考電極傳感器；以及腦電信號(hào)采集模塊；上述p7、p8、o1、o2、fc5、fc6、f7、f8八個(gè)位置為10-20國際標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)聯(lián)中定義的八個(gè)點(diǎn)位。

進(jìn)一步：所述腦電采集設(shè)備通過wifi模塊與信號(hào)處理設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。

進(jìn)一步：所述電極傳感器包括鍍金的金屬片、聚酯氈墊。

進(jìn)一步：所述參考電極傳感器包括鍍金的金屬片、橡膠墊。

進(jìn)一步：所述機(jī)械臂通過wifi模塊與信號(hào)處理設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。

一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置的控制方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟101、利用腦電采集設(shè)備采集八個(gè)電極傳感器、cms和drl參考電極傳感器的采集信息，并將采集信息發(fā)送給信號(hào)處理設(shè)備；

步驟102、所述信號(hào)處理設(shè)備接收腦電采集設(shè)備的采集信息，并將采集信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；具體的數(shù)據(jù)處理過程依次為：

腦電信號(hào)處理程序包括：

數(shù)據(jù)濾波，基于有限沖擊響應(yīng)的0.01-32赫茲的帶通濾波器，提取與運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，咬牙任務(wù)，穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)相關(guān)的腦電信號(hào)，去除心電，工頻偽跡以及環(huán)境噪聲，提高腦電信號(hào)的信噪比；

小波濾波，基于小波變換分析，把腦電信號(hào)進(jìn)行多層分解，分析每一層的腦電信號(hào)，找到有效的腦電信號(hào)部分，對(duì)有效的腦電信號(hào)部分進(jìn)行重構(gòu)，消除了腦電信號(hào)中的基波漂移，提高腦電信號(hào)的信噪比；小波函數(shù)定義如下：

ψ(t)∈l¹(r)∩l²(r),并且則稱ψ(t)是一個(gè)母小波，對(duì)母小波可以進(jìn)行伸縮平移，公式如下：

其中，ψa,b(t)是小波函數(shù),a是尺度因子，b是平移因子，在上式中a和b都屬于實(shí)數(shù)r；

腦電信號(hào)x(n)利用下式進(jìn)行小波分解與重構(gòu)：

其中，al是低頻分量，dj是在不同尺度下的高頻分量，l是分解層的數(shù)量；

特征提取，基于mu節(jié)律的二階矩能量分析，計(jì)算在不同運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)下mu節(jié)律能量明顯的差異，降低特征分類的難度，對(duì)于腦電信號(hào)x(n)，假設(shè)長度為n,則其二階矩能量e2的估計(jì)為：

基于典型相關(guān)性分析，計(jì)算在不同的穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下相關(guān)系數(shù)的明顯不同，提供給信號(hào)分類；x和y是兩個(gè)多維隨機(jī)變量，其線性組合分別為wx∈r^h×1和wy∈r^i×1；典型相關(guān)性分析算法的目的是尋找一組權(quán)重變量x∈r^h×j和y∈r^i×j，從而使得x和y的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大；公式如下：

其中，是最大相關(guān)系數(shù)，可以用來分析腦電信號(hào)和參考信號(hào)的相關(guān)性大??；

基于標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離分析，檢測(cè)咬牙任務(wù)的發(fā)生，從而減少執(zhí)行錯(cuò)誤任務(wù)的發(fā)生；

分類，基于線性分類器，利用特征提取中mu節(jié)律的二階矩能量對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)分析，求得不同任務(wù)下的能量差異，構(gòu)造線性分類器，對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的腦電信號(hào)進(jìn)行分類，公式如下：

其中，e是mu節(jié)律二階矩能量，α是能量閾值，用于判斷運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)；

如果表示受試者想象的左手運(yùn)動(dòng)，之后對(duì)應(yīng)著四種不同的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)；如果表示受試者想象的右手運(yùn)動(dòng)，之后對(duì)應(yīng)著兩種不同的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)；如果表示受試者沒有進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，處于空閑狀態(tài)，則不會(huì)進(jìn)入到之后的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)；

利用特征提取中典型相關(guān)性對(duì)穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)分析，比較不同視覺頻率刺激下的相關(guān)系數(shù)差異，找到最大值作為分類的輸出結(jié)果，參考信號(hào)yi的公式如下：

其中，n是采樣點(diǎn)的數(shù)量，s是采樣頻率，nh是諧波的數(shù)量，fi是刺激源的刺激頻率，t是不同采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間；

輸出的控制命令k利用如下公式完成：

其中，ρi是腦電信號(hào)和各頻率的參考信號(hào)的最大相關(guān)系數(shù)；

利用特征提取中標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離對(duì)咬牙任務(wù)分析，構(gòu)造線性分類器，對(duì)咬牙任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，公式如下：

其中，ss是標(biāo)準(zhǔn)偏差，sp是峰值距離，β和η分別是標(biāo)準(zhǔn)偏差閾值和峰值距離閾值，用于判斷咬牙任務(wù)。如果表示受試者處于“牙齒咬緊”狀態(tài)；如果則表示受試者處于“自然”狀態(tài)，即沒有進(jìn)行“牙齒咬緊”任務(wù)；

步驟103、機(jī)械臂接收信號(hào)處理設(shè)備的控制指令，并根據(jù)上述控制指令執(zhí)行相應(yīng)的指令動(dòng)作。

本發(fā)明具有的優(yōu)點(diǎn)和積極效果是：

通過采用上述技術(shù)方案，本發(fā)明的目的是為了給那些殘疾患者提供一種與外界環(huán)境交流的機(jī)會(huì)，改善他們的生活質(zhì)量和品質(zhì)。系統(tǒng)的設(shè)備由便攜式腦電采集設(shè)備，信號(hào)處理設(shè)備，串口電路以及機(jī)械臂依次相連組成。便攜式腦電信號(hào)采集設(shè)備是一種佩戴和使用方便的腦電信號(hào)采集帽，主要用于采集用戶的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，咬牙任務(wù)和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)下的腦電信號(hào)；信號(hào)處理裝置是對(duì)采集到的腦電信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的處理模塊，主要完成信號(hào)的預(yù)處理，特征提取，特征分類和命令轉(zhuǎn)換；串口電路將識(shí)別出的命令信號(hào)再次轉(zhuǎn)換為電壓信號(hào)；機(jī)械臂是家用的工業(yè)級(jí)性能桌面四軸機(jī)器人，可以控制完成向前，向后，向左，向右，向上和向下六種動(dòng)作的變化。本發(fā)明具有操作簡(jiǎn)單、使用安全、抗噪能力強(qiáng)、穩(wěn)定性好的優(yōu)點(diǎn)，為實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互提供了一種現(xiàn)實(shí)可行的方案。

附圖說明

圖1是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的整體框圖；

圖2是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例的流程圖；

圖3是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中腦電采集帽設(shè)備電信號(hào)采集模塊部分的的結(jié)構(gòu)圖；

圖4是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中傳感器使用狀態(tài)時(shí)的放置位置示意圖；

圖5是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中機(jī)械臂的結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

為能進(jìn)一步了解本發(fā)明的發(fā)明內(nèi)容、特點(diǎn)及功效，茲例舉以下實(shí)施例，并配合附圖詳細(xì)說明如下：

請(qǐng)參閱圖1至圖5，一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置，用于書寫英文和數(shù)字；采用一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字系統(tǒng)，包括佩戴在用戶大腦上的腦電采集設(shè)備，本優(yōu)選實(shí)施例中的腦電采集設(shè)備為腦電采集帽，腦電采集帽將采集到的腦電信號(hào)通過wifi傳輸給信號(hào)處理設(shè)備，信號(hào)處理設(shè)備通過計(jì)算機(jī)串口與串口電路連接，串口電路通過藍(lán)牙傳輸控制機(jī)械臂。

所述腦電采集帽采集用戶運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)、咬牙任務(wù)和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)過程中的腦電信號(hào)，這里規(guī)定，首先用戶完成運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，然后用戶完成穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)。當(dāng)用戶的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)，啟動(dòng)面部表情任務(wù)重新返回運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，不進(jìn)入穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)；當(dāng)用戶的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)正確時(shí)，不啟動(dòng)面部表情任務(wù)，直接進(jìn)入穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)。

所述的機(jī)械臂是4軸高精度、高重復(fù)定位精度、帶步進(jìn)電機(jī)的開源機(jī)械臂。機(jī)械臂具有三個(gè)主要的控制電機(jī)，控制機(jī)械臂在三維空間上的運(yùn)轉(zhuǎn)，從而決定了機(jī)械臂的前、后、左、右、上和下的運(yùn)動(dòng)。

所述的采集腦電信號(hào)的電極傳感器包括：鍍金的金屬片；濕潤的聚酯氈墊。

所述的參考電極傳感器包括：鍍金的金屬片；干燥的橡膠墊。

所述的腦電信號(hào)采集模塊包括前置級(jí)放大電路，高通濾波器，低通濾波器，后置級(jí)放大電路，模數(shù)轉(zhuǎn)換電路，及無線傳輸電路。

信號(hào)處理設(shè)備包括：臺(tái)式電腦或筆記本電腦；運(yùn)行于電腦上的腦電信號(hào)處理程序；以及接收腦電信號(hào)信號(hào)數(shù)據(jù)的接收器。腦電信號(hào)處理程序包括：

數(shù)據(jù)濾波，基于有限沖擊響應(yīng)的0.01-32赫茲的帶通濾波器，提取與運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，咬牙任務(wù)，穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)相關(guān)的腦電信號(hào)，去除心電，工頻偽跡以及環(huán)境噪聲，提高腦電信號(hào)的信噪比。

小波濾波，基于小波變換分析，把腦電信號(hào)進(jìn)行多層分解，分析每一層的腦電信號(hào)，找到有效的腦電信號(hào)部分，對(duì)有效的腦電信號(hào)部分進(jìn)行重構(gòu)，消除了腦電信號(hào)中的基波漂移，提高腦電信號(hào)的信噪比。

特征提取，基于mu節(jié)律的二階矩能量分析，計(jì)算在不同運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)下mu節(jié)律能量明顯的差異，降低特征分類的難度；基于典型相關(guān)性分析，計(jì)算在不同的穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下相關(guān)系數(shù)的明顯不同，提供給信號(hào)分類?；跇?biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離分析，檢測(cè)咬牙任務(wù)的發(fā)生，從而減少執(zhí)行錯(cuò)誤任務(wù)的發(fā)生。

分類，基于線性分類器，利用特征提取中mu節(jié)律的二階矩能量對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)分析，求得不同任務(wù)下的能量差異，構(gòu)造線性分類器，對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的腦電信號(hào)進(jìn)行分類；利用特征提取中典型相關(guān)性對(duì)穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)分析，比較不同視覺頻率刺激下的相關(guān)系數(shù)差異，找到最大值作為分類的輸出結(jié)果；利用特征提取中標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離對(duì)咬牙任務(wù)分析，構(gòu)造線性分類器，對(duì)咬牙任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

分類結(jié)果轉(zhuǎn)換，基于典型相關(guān)性分析，將穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的字符，并輸入到電腦中的串口助手中，從而作為輸出結(jié)果輸出給串口。

串口電路包括：stc12c5a60s2單片機(jī)，藍(lán)牙發(fā)射裝置。stc12c5a60s2通過串口接收到信號(hào)處理裝置的輸出結(jié)果，信號(hào)處理裝置的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為范圍在0到3.3伏之間的電壓信號(hào)，信號(hào)處理裝置的不同輸出結(jié)果對(duì)應(yīng)著不同的電壓信號(hào)。stc12c5a60s2單片機(jī)的電壓信號(hào)傳輸給藍(lán)牙發(fā)射裝置。

機(jī)械臂(4)包括：機(jī)械臂，藍(lán)牙接收裝置。藍(lán)牙接收裝置接收藍(lán)牙發(fā)射裝置通過藍(lán)牙傳輸出的控制命令，從而控制機(jī)械臂完成相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)。

一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置，主要包括：

佩戴在用戶大腦上的腦電采集帽，腦電采集帽將采集到的腦電信號(hào)通過wifi傳輸給信號(hào)處理裝置，信號(hào)處理裝置通過計(jì)算機(jī)串口與串口電路連接，串口電路通過藍(lán)牙傳輸控制機(jī)械臂，系統(tǒng)的整體框圖如圖1所示。

其中便攜式腦電采集帽是通過采集用戶的大腦頭皮運(yùn)動(dòng)感覺區(qū)和枕葉區(qū)的p7、p8、o1、o2、fc5、fc6、f7、f8電極的腦電信號(hào)。在腦電信號(hào)的采集過程中，首先用戶通過運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)(想象左手運(yùn)動(dòng)或右手運(yùn)動(dòng))從而產(chǎn)生事件相關(guān)同步化和事件相關(guān)去同步化現(xiàn)象。然后用戶通過穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)選擇注視相應(yīng)的刺激頻率，其中當(dāng)用戶最初完成想象左手運(yùn)動(dòng)任務(wù)的前提下，用戶可以通過選擇注視不同的視覺誘發(fā)刺激完成對(duì)機(jī)械臂前，后，左，右方向運(yùn)動(dòng)的控制；當(dāng)用戶最初完成想象右手運(yùn)動(dòng)任務(wù)的前提下，用戶可以通過選擇注視不同的視覺誘發(fā)刺激完成對(duì)機(jī)械臂上、下方向運(yùn)動(dòng)的控制。通過監(jiān)測(cè)是否存在咬牙任務(wù)，從而判斷出運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)是否正確，當(dāng)存在咬牙任務(wù)時(shí)，則重新進(jìn)入最開始的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，當(dāng)不存在咬牙任務(wù)時(shí)，則進(jìn)入穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)，圖2為系統(tǒng)的流程圖。采集到的腦電信號(hào)經(jīng)過前置級(jí)放大電路后經(jīng)過高通和低通濾波器進(jìn)行濾波，濾波后經(jīng)過后置級(jí)放大電路進(jìn)行放大并經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)化為數(shù)字量，最后經(jīng)過無線傳輸電路發(fā)送給信號(hào)處理裝置，圖3為便攜式腦電采集帽腦電信號(hào)采集模塊部分的的結(jié)構(gòu)圖。

其中采集帽是便攜式腦電采集帽，便攜式腦電采集帽使用國際20導(dǎo)聯(lián)10-20參考系統(tǒng)的p7、p8、o1、o2、fc5、fc6、f7、f8八個(gè)位置的采集腦電信號(hào)的電極傳感器；位于耳垂后方的cms和drl參考電極傳感器，fc5和fc6采集運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的腦電信號(hào)，p7、p8、o1和o2采集穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)的腦電信號(hào)，f7和f8監(jiān)測(cè)咬牙任務(wù)的腦電信號(hào)；圖4為大腦電極在頭皮上的放置位置示意圖。

其中采集腦電信號(hào)的電極傳感器是由鍍金的金屬片和濕潤的聚酯氈墊組成，導(dǎo)電性能強(qiáng)。

其中參考電極傳感器是由鍍金的金屬片和干燥的橡膠墊組成，作為接地電極，位于耳垂正后方。

其中信號(hào)處理裝置包括臺(tái)式電腦或筆記本電腦，運(yùn)行于電腦上的腦電信號(hào)處理程序，接收腦電信號(hào)信號(hào)數(shù)據(jù)的接收器。腦電信號(hào)處理程序包括：

第一次預(yù)處理，對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行0.01-32赫茲的帶通濾波，去除心電，工頻偽跡以及環(huán)境噪聲。

第二次預(yù)處理，采用小波變換對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行多層分解，對(duì)每一層的腦電信號(hào)進(jìn)行分析，找到有效的腦電信號(hào)部分，對(duì)有效的腦電信號(hào)部分進(jìn)行重構(gòu)，消除腦電信號(hào)中的基波漂移。

利用mu節(jié)律的二階矩能量分析來計(jì)算在不同運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)下mu節(jié)律的能量值。

利用典型相關(guān)性分析來計(jì)算在不同的穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下相關(guān)系數(shù)的值。

利用標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離分析來檢測(cè)咬牙任務(wù)的發(fā)生。

利用線性分類器1對(duì)特征提取出的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)進(jìn)行分類，利用典型相關(guān)性計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)的值，找到最大值作為分類的輸出結(jié)果；利用線性分類器2，對(duì)咬牙任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)。

其中串口電路包括stc12c5a60s2單片機(jī)和藍(lán)牙發(fā)射裝置。stc12c5a60s2通過串口接收到信號(hào)處理裝置的輸出結(jié)果(“1”，“2”，“3”，“4”，“5”，“6”)，并把信號(hào)處理裝置的輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為范圍在0到3.3伏之間的電壓信號(hào)，并傳輸給藍(lán)牙發(fā)射裝置。

其中機(jī)械臂包括機(jī)械臂和藍(lán)牙接收裝置。藍(lán)牙接收裝置接收藍(lán)牙發(fā)射裝置通過藍(lán)牙傳輸出的控制命令，并控制機(jī)械臂完成相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)。

一種基于腦電控制的機(jī)械臂寫字裝置的控制方法，包括如下步驟：

步驟101、利用腦電采集設(shè)備采集八個(gè)電極傳感器、cms和drl參考電極傳感器的采集信息，并將采集信息發(fā)送給信號(hào)處理設(shè)備；

步驟102、所述信號(hào)處理設(shè)備接收腦電采集設(shè)備的采集信息，并將采集信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理；具體的數(shù)據(jù)處理過程依次為：

腦電信號(hào)處理程序包括：

數(shù)據(jù)濾波，基于有限沖擊響應(yīng)的0.01-32赫茲的帶通濾波器，提取與運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，咬牙任務(wù)，穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)相關(guān)的腦電信號(hào)，去除心電，工頻偽跡以及環(huán)境噪聲，提高腦電信號(hào)的信噪比；

小波濾波，基于小波變換分析，把腦電信號(hào)進(jìn)行多層分解，分析每一層的腦電信號(hào)，找到有效的腦電信號(hào)部分，對(duì)有效的腦電信號(hào)部分進(jìn)行重構(gòu)，消除了腦電信號(hào)中的基波漂移，提高腦電信號(hào)的信噪比；小波函數(shù)定義如下：

ψ(t)∈l¹(r)∩l²(r),并且則稱ψ(t)是一個(gè)母小波，對(duì)母小波可以進(jìn)行伸縮平移，公式如下：

其中，ψa,b(t)是小波函數(shù),a是尺度因子，b是平移因子，在上式中a和b都屬于實(shí)數(shù)r；

腦電信號(hào)x(n)利用下式進(jìn)行小波分解與重構(gòu)：

其中，al是低頻分量，dj是在不同尺度下的高頻分量，l是分解層的數(shù)量；

特征提取，基于mu節(jié)律的二階矩能量分析，計(jì)算在不同運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)下mu節(jié)律能量明顯的差異，降低特征分類的難度，對(duì)于腦電信號(hào)x(n)，假設(shè)長度為n,則其二階矩能量e2的估計(jì)為：

基于典型相關(guān)性分析，計(jì)算在不同的穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下相關(guān)系數(shù)的明顯不同，提供給信號(hào)分類；x和y是兩個(gè)多維隨機(jī)變量，其線性組合分別為wx∈r^h×1和wy∈r^i×1；典型相關(guān)性分析算法的目的是尋找一組權(quán)重變量x∈r^h×j和y∈r^i×j，從而使得x和y的相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大；公式如下：

其中，是最大相關(guān)系數(shù)，可以用來分析腦電信號(hào)和參考信號(hào)的相關(guān)性大??；

基于標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離分析，檢測(cè)咬牙任務(wù)的發(fā)生，從而減少執(zhí)行錯(cuò)誤任務(wù)的發(fā)生；

分類，基于線性分類器，利用特征提取中mu節(jié)律的二階矩能量對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)分析，求得不同任務(wù)下的能量差異，構(gòu)造線性分類器，對(duì)運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的腦電信號(hào)進(jìn)行分類，公式如下：

其中，e是mu節(jié)律二階矩能量，α是能量閾值，用于判斷運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)；

如果表示受試者想象的左手運(yùn)動(dòng)，之后對(duì)應(yīng)著四種不同的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)；如果表示受試者想象的右手運(yùn)動(dòng)，之后對(duì)應(yīng)著兩種不同的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)；如果表示受試者沒有進(jìn)行運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)，處于空閑狀態(tài)，則不會(huì)進(jìn)入到之后的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)；

利用特征提取中典型相關(guān)性對(duì)穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)分析，比較不同視覺頻率刺激下的相關(guān)系數(shù)差異，找到最大值作為分類的輸出結(jié)果，參考信號(hào)yi的公式如下：

其中，n是采樣點(diǎn)的數(shù)量，s是采樣頻率，nh是諧波的數(shù)量，fi是刺激源的刺激頻率，t是不同采樣點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的時(shí)間；

輸出的控制命令k利用如下公式完成：

其中，ρi是腦電信號(hào)和各頻率的參考信號(hào)的最大相關(guān)系數(shù)；

利用特征提取中標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離對(duì)咬牙任務(wù)分析，構(gòu)造線性分類器，對(duì)咬牙任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，公式如下：

其中，ss是標(biāo)準(zhǔn)偏差，sp是峰值距離，β和η分別是標(biāo)準(zhǔn)偏差閾值和峰值距離閾值，用于判斷咬牙任務(wù)。如果表示受試者處于“牙齒咬緊”狀態(tài)；如果則表示受試者處于“自然”狀態(tài)，即沒有進(jìn)行“牙齒咬緊”任務(wù)；

步驟103、機(jī)械臂接收信號(hào)處理設(shè)備的控制指令，并根據(jù)上述控制指令執(zhí)行相應(yīng)的指令動(dòng)作。

上述優(yōu)選實(shí)施例的具體工作過程為：

步驟1，開啟emotivepoc腦電采集帽的開關(guān)，采集用戶的腦電信號(hào)。

具體的腦電采集過程為：fc5和fc6采集運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)的腦電信號(hào)，p7、p8、o1和o2采集穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)任務(wù)的腦電信號(hào)，f7和f8監(jiān)測(cè)咬牙任務(wù)的腦電信號(hào)。采集到的腦電信號(hào)通過無線傳輸電路傳輸給信號(hào)處理裝置。

步驟2，通過與電腦連接的無線接收電路把腦電信號(hào)傳輸給信號(hào)處理裝置，利用第一次預(yù)處理得到用戶的有效信號(hào)，去除心電，工頻偽跡和環(huán)境噪聲，利用第二次預(yù)處理，采用小波變換對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行多層分解，對(duì)每一層的腦電信號(hào)進(jìn)行分析，找到有效的腦電信號(hào)部分，對(duì)有效的腦電信號(hào)部分進(jìn)行重構(gòu)，消除腦電信號(hào)中的基波漂移。在特征提取中，利用mu節(jié)律的二階矩能量分析來計(jì)算在不同運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)下mu節(jié)律的能量值，利用典型相關(guān)性分析來計(jì)算在不同的穩(wěn)態(tài)視覺刺激任務(wù)下相關(guān)系數(shù)的值，利用標(biāo)準(zhǔn)偏差和峰值距離分析來檢測(cè)咬牙任務(wù)的發(fā)生。在分類中，利用線性分類器1對(duì)特征提取出的運(yùn)動(dòng)想象任務(wù)進(jìn)行分類，利用典型相關(guān)性計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)的值，找到最大值作為分類的輸出結(jié)果；利用線性分類器2，對(duì)咬牙任務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)。

步驟3，將步驟2調(diào)用的控制指令通過串口助手發(fā)送給與串口電路相連接的stc12c5a60s2單片機(jī)，并且stc12c5a60s2單片機(jī)根據(jù)接收到的控制指令輸出相應(yīng)的電壓信號(hào)給藍(lán)牙發(fā)射裝置。

步驟4，藍(lán)牙發(fā)射裝置將控制命令發(fā)送給藍(lán)牙接收裝置(藍(lán)牙接收裝置與機(jī)械臂相連接)，從而藍(lán)牙接收裝置控制機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，此運(yùn)動(dòng)狀態(tài)包括向前，向后，向左，向右，向上和向下方向的運(yùn)動(dòng)。

以上對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)說明，但所述內(nèi)容僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，不能被認(rèn)為用于限定本發(fā)明的實(shí)施范圍。凡依本發(fā)明申請(qǐng)范圍所作的均等變化與改進(jìn)等，均應(yīng)仍歸屬于本發(fā)明的專利涵蓋范圍之內(nèi)。