面向中高频SSVEP脑机接口的编解码算法研究

基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEPs)的脑-机接口系统(brain-computer interface,BCI)通常使用低频强闪烁刺激诱发强特征脑电信号。尽管相关数据处理技术日臻成熟,但是系统使用舒适度差,训练时间较长。提高刺激频率能够有效缓解受试者的视觉疲劳,提高系统友好度,然而现有中高频SSVEP系统又存在指令集数量少、信息传输率(information transfer rate,ITR)低等缺陷。针对以上问题,本文基于中高频SSVEP脑电特征,提出并使用了包含空码的Code Words编码范式与集成任务相关成分分析(ensemble task-related component analysis,eTRCA)解码算法,并研究了该套编解码方法的适用性与可扩展性。本研究选择中高频段的4个频率(20、24、30、40 Hz)分别构建脑控字符拼写系统,单个频率的闪烁刺激可独立构建多达6个控制指令,联合多个频率理论上可实现指令集数量的成倍扩增。共有10位健康受试者参与了离线脑电实验,利用18~60 Hz带通滤波对脑电数据进行预处理,使用eTRCA算法进行特征识别。18指令集系统的理论平均分类准确率为96.71±1.69%,理论平均ITR达86.94±6.07 bits/min。以上结果表明,本研究提出的编解码算法能够有效诱发并准确识别中高频SSVEP的时-频-相多维特征,在此基础上通过增加编码单元频率种类、提高有效编码率、改进解码算法等方式有希望进一步提升系统性能。

脑机接口中高频稳态视觉诱发电位的识别研究

利用高频刺激进行编码能够缓解基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的脑-机接口(BCI)产生的用户视觉疲劳,提升系统的舒适度和安全性,具有广阔的应用前景。然而,当前先进的SSVEP解码算法大多在低频数据集上进行对比验证,在高频SSVEP信号上的识别性能仍然未知。针对此问题,本文采集了20名受试者在高频SSVEP范式下的脑电(EEG)数据,对目前主流的2种典型相关分析算法、3种集成任务相关成分分析算法和1种任务判别成分分析算法展开对比。结果表明,它们均能有效解码高频SSVEP信号,且在不同条件下算法的分类性能指标和速度存在差异。本研究为高频SSVEP-BCI系统的算法选择提供了依据,在构建舒适友好型BCI系统方面具有潜在的应用价值。

澳门地区有翼天使视觉艺术形象的本土化表达

有翼天使视觉艺术形象在西方美术史中早已形成了固定的表现套式。随着16世纪西方传教士的东行,有翼天使视觉艺术形象也随着宗教传播进入中国澳门人的视野。在迎合中国澳门基督教会的传教需求和当地艺术家的再创作需求过程中,有翼天使视觉艺术形象转化为具有佛道神话人物特征的独特形象。文章从文化碰撞交融的大趋势出发,通过分析中国澳门现藏外销瓷和木板油画中的有翼天使艺术形象的构成,上溯中国澳门艺术家宗教艺术形象认知的源流,探寻东方视域下中国澳门天使形象本土化表达的特点和意义,凸显其别具一格的艺术形象背后以往较少被关注的东方凝视问题,以及这种凝视下对西方外来宗教艺术形象的改造和内化现象。