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摘要：針對(duì)偽跡干擾下腦機(jī)接口穩(wěn)定性問題,以自由眨眼動(dòng)作下穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦機(jī)接口的穩(wěn)定性為切入點(diǎn),進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦電信號(hào)去眼電偽跡(electroculography,簡(jiǎn)稱EOG)研究。提出了一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(adaptive neuro-fuzzy inferency system,簡(jiǎn)稱ANFIS)的無眼電電極下腦電信號(hào)眼電偽跡的自適應(yīng)消除方法并進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證該方法對(duì)自由眨眼動(dòng)作下穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦機(jī)接口穩(wěn)定性的提高。該偽跡消除方法通過自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)逼近眼電信號(hào)源至眼電偽跡的非線性變換函數(shù),達(dá)到消除腦電信號(hào)中眼電偽跡的目的。算法通過前額葉區(qū)腦電信號(hào)獲得替代性眼電信號(hào)源,經(jīng)延時(shí)處理后,輸入自適應(yīng)噪聲消除器中以消除各通道腦電信號(hào)中的眼電偽跡。通過自由眨眼動(dòng)作下穩(wěn)態(tài)視覺刺激實(shí)驗(yàn),對(duì)該偽跡消除方法中各參數(shù)及函數(shù)的選擇進(jìn)行了研究,并將該方法與經(jīng)典濾波和傳統(tǒng)獨(dú)立成分分析(independent component analysis,簡(jiǎn)稱ICA)進(jìn)行對(duì)比,證明了該方法在消除眼電偽跡的情況下保留了穩(wěn)態(tài)視覺刺激的有效信息,識(shí)別正確率較經(jīng)典濾波相比最高提高了6.25%,較傳統(tǒng)ICA相比最高提高10%,保證了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)腦機(jī)接口在自由眨眼動(dòng)作下的穩(wěn)定性。