生理訊號電路設計及其人機介面之應用

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姓名

陳柏智(PO-Chih Chen) 查詢紙本館藏

畢業系所

生物醫學工程研究所

論文名稱

生理訊號電路設計及其人機介面之應用
(The Design of a Physiological Signal Processing Circuit and its Applications in Human-Computer Interfaces)

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摘要(中)

本論文設計一個生理訊號放大電路，其電路可量測多種生理訊號。藉由一個3通道之人機介面系統和判斷規則演算法，分別可以量測眼動水平訊號、垂直訊號與腦波訊號(α波)，藉此偵測眼球上、下、左、右移動、自主性眨眼，或大腦是否產生α波。本論文將此3通道之人機介面系統實際應用於多方面之情境，首先，設計一個人機介面輔助系統來模擬滑鼠的操作，讓幫助身障人士可以透過眼球轉動方向與眨眼的動作來操作電腦。接著，也嘗試將此人機介面應用於睡眠的快速動眼期(Rapid Eye Movement, REM)分析和直升機之遙控操作。快速動眼期的分析是透過傅利葉轉換(Fast Fourier Transform, FFT)、轉折點(Turn counts)、越零率 (Zero-crossing rate, ZCR)演算法來分析睡眠時快速動眼期出現的時間。遙控直升機系統則是透過偵測眼球的轉動來控制直升機行進方向，而α波則是用來操控直升機的起飛與降落。最後透過實驗來驗證此系統之有效性，在人機介面的實驗方面，本論文偵測使用者6種動作上、下、左、右、自主性眨眼、與α波，其辨識率約八成五。睡眠分析透過三種演算法判斷可正確標示出快速動眼期位置。最後遙控直升機系統的操作，透過眼球方向與α波的訊號，可控制直升機遙控器來操作飛機。

摘要(英)

This thesis presents a physiological signal processing circuit which can be used to measure many kinds of physiological signals. Based on this circuit, a 3-channel human-computer interface (HCI) system incorporated with a decision rule algorithm is implemented to measure vertical and horizontal eye movements, and alpha waves of brain signals. The 3-channel human-computer interface (HCI) system can be used in three different application domains. First of all, the system is utilized to be a computer interface for the disabled persons. The user can use his or her eye movements to control the mouse and then operate a communication aid for communications, typing, web surfing, and controlling home appliances. Secondly, the system incorporated with an algorithm is utilized to be a tool for recording and detecting the Rapid Eye Movement (REM) events during a sleep period. REM events are detected via the features extracted from the Fast Fourier Transform (FFT), turn counts, and zero-crossing rate (ZCR). The system is also used to control a toy helicopter. The moving directions are controlled by the eye movements and the start/stop is controlled by the alpha waves. Several experiments were designed to evaluate the system. The recognition rate for classifying the eye movements was about 85% ratio correct. Experimental results also shows the system can correctly detect the REM events and control a toy helicopter.

關鍵字(中)

★ 溝通輔具
★ 人機介面
★ 快速動眼期
★ 生理訊號

關鍵字(英)

★ Human Computer Interface
★ Communication Aid.
★ Physiological Signal
★ Rapid Eye Movement

論文目次

摘要 i
Abstract ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 ix
第一章緒論 1
1-1 研究動機 1
1-2 研究目的 2
1-3 論文架構 2
第二章生理訊號探討 3
2-1 生理訊號 3
2-2 腦電訊號 4
2-3 眼球電訊號 5
2-4 文獻回顧 6
第三章人機介面設計 9
3-1 系統架構 9
3-2 運算放大器 10
3-2-1 運算放大器OPA2335 11
3-2-2 儀表放大器INA128 12
3-3 濾波電路設計 15
3-3-1 常用主動濾波器類型 16
3-3-2 低通濾波器 17
3-3-3 高通濾波器 19
3-3-4 帶通濾波器 21
3-3-5 帶拒濾波器 22
3-3-6 非反向放大器 24
3-4 電路模擬與實作 25
3-5 輔具設計與周邊 28
3-5-1 微處理器及藍芽模組 28
3-5-2 生理訊號連接裝置 31
3-6 辨識方法 33
3-6-1 眼電訊號辨識 33
3-6-2 腦波辨識 39
3-6-3 快速動眼期分析 42
第四章應用實例 44
4-1 睡眠分析 44
4-2 人機介面輔助系統 50
4-3 遙控直升機系統 57
第五章結論與未來展望 61
5-1 結論 61
5-2 未來展望 62

參考文獻

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[29]葉錦諺，「以影像為基礎之重度身障者人機介面」，國立中央大學，碩士論文，民國97年。

指導教授

蘇木春(Mu-Chun Su)

審核日期

2010-7-23

推文