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基于脑机接口的智能家居康养系统设计

基于脑机接口的智能家居康养系统设计

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作者：岳梦哲长春工程学院

学位级别：硕士

随着全球人口老龄化的趋势日益明显,以及由于各种原因导致的运动残障人口数量逐渐上升,老年人和残障人士的康养工作显得尤为重要。基于以上背景,针对老年人和运动残障人士在日常生活中面临的智能家居和康养服务的需求,本文设计了一种基... 详细信息

随着全球人口老龄化的趋势日益明显,以及由于各种原因导致的运动残障人口数量逐渐上升,老年人和残障人士的康养工作显得尤为重要。基于以上背景,针对老年人和运动残障人士在日常生活中面临的智能家居和康养服务的需求,本文设计了一种基于脑-机接口(Brain-computer interface,BCI)技术的智能家居康养系统。本系统利用深度学习算法对用户的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)进行处理和分析,实现了通过人类大脑波控制家居设备和康养服务的功能。该系统不仅实现了家居自动化和智能化,还能监测和分析人体健康状况,为用户提供个性化的康复、养生方案和健康指导。本文主要包括以下几个方面的内容:(1)针对脑电信号中的眼电伪迹问题,本文提出一种基于WPT-Fast ICA的脑电信号眼电伪迹消除方法。首先利用小波包变换将原始脑电信号分解为不同频带的子信号,然后利用Fast ICA算法来独立的分离小波包变换后的子信号,得到独立成分,最后将分离后的独立成分通过逆小波包变换重新构建回原始信号域,从而实现眼电伪迹的有效消除。实验结果表明,采集的信号经过去噪后可以得到干净有效的脑电信号。(2)针对当前分类模型存在分类准确不高的问题,本文将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)这两个模型结合在一起,提出一种CNN-LSTM融合脑电分类方法,用于对采集和预处理后的脑电信号进行特征提取、分类识别和信号解码。模型融合了CNN和LSTM算法的优点,能够更好的捕捉脑电信号的时空特征,从而实现更准确的分类。为验证分类模型的性能和实用性,本文进行了一系列实验,在不同场景下测试了模型对不同类型脑电信号的分类效果,结果表明分类准确率达到90%以上。同时,与其他现有分类算法比较也取得了很好的效果。(3)本文设计了一种可靠、实用的智能家居康养系统。系统包括脑电信号采集与处理模块、家居设备控制模块、健康数据分析与管理模块等多个部分。利用本系统,可以根据用户通过脑电信号发送的指令来控制各种家居设备,如台灯、风扇的开闭等,并通过实时收集用户的生理数据来分析用户的健康状况,为用户提供个性化、专业化和科学化的健康管理和康复服务。实验测试结果显示,本系统可以实现基于脑电信号的人机交互,为特定人群提供了更加便捷和自然的交互方式,具有很好的实用性和应用前景。

关键词：脑-机接口智能家居康养系统卷积神经网络长短时记忆网络

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