基于FPGA的RSVP脑机接口系统设计

沈文弢; 赵宏泽; 王思凯; 马凯南; 王毅军; 刘鸣

doi:10.13873/J.1000-9787(2020)09-0073-04

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基于FPGA的RSVP脑机接口系统设计

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 基于FPGA的RSVP脑机接口系统设计
- Design of RSVP-based BCI system based on FPGA
- 传感器与微系统 2020年39卷第9期页码：73-76+83
- 作者机构：
  
  1. 中国科学院半导体研究所
  2. 中国科学院大学电子电气与通信工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目（61634006）;国家重点研发计划资助项目（2017YFA0701100,2017YFA0205903）;中国科学院前沿科学重点研究项目（QYZDY—SSW—JSC004）
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2020)09-0073-04
  中图分类号： TN791;R318;TP391.41
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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[1]沈文弢,赵宏泽,王思凯,马凯南,王毅军,刘鸣.基于FPGA的RSVP脑机接口系统设计[J].传感器与微系统,2020,39(09):73-76+83.

SHEN Wentao, ZHAO Hongze, WANG Sikai, et al. Design of RSVP-based BCI system based on FPGA[J]. 2020, 39(9): 73-76+83.
[1]沈文弢,赵宏泽,王思凯,马凯南,王毅军,刘鸣.基于FPGA的RSVP脑机接口系统设计[J].传感器与微系统,2020,39(09):73-76+83. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2020)09-0073-04.

SHEN Wentao, ZHAO Hongze, WANG Sikai, et al. Design of RSVP-based BCI system based on FPGA[J]. 2020, 39(9): 73-76+83. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2020)09-0073-04.

摘要

基于快速序列视觉呈现（RSVP）的脑机接口（BCI）系统主要用来对图像做快速分类。为满足脑机接口移动智能化发展的需求

提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的RSVP脑机接口系统

并通过定点化与查找表的优化实现了结构化判决成分分析（HDCA）算法。实验结果证明:设计的系统平均分类准确率比PC系统仅低0.9355%

且每张图像判别时间为3ms

满足RSVP脑机接口系统移动实施的要求。

Abstract

Brain-computer interface（ BCI） system based on rapid serial visual presentation（ RSVP） is mainly used to quickly classify images. To meet demands of mobile and intelligent development of BCI

an field programmable gate array（ FPGA） based RSVP BCI system is proposed

also hierarchical discriminant component analysis（ HDCA） is realized by optimization of fixed-point and look-up table. Experimental results prove that average classification accuracy of designed system is only 0. 935 5 % lower than that of PC system

and discriminant time of each image is 3 ms

thus it can satisfies requirements of mobile implementation of RSVP BCI system.

关键词

Keywords

references

基于DSP+FPGA的高速采样系统设计 [J]. 孙畅,缪思恩. 传感器与微系统 . 2018(09)

基于FPGA的软硬件协同实时纸病图像处理系统 [J]. 齐璐,周强,王志强. 传感器与微系统 . 2015(11)

基于传感器技术的实时脑—机接口设计 [J]. 王宇丁,陈民铀,张莉. 传感器与微系统 . 2012(12)

An introduction to ROC analysis [J] . Tom Fawcett. Pattern Recognition Letters . 2005 (8)

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