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存在言语障碍的脑卒中患者数量众多,由脑卒中导致的一些功能性障碍严重影响了他们的生活质量,因此他们强烈希望改善脑卒中所带来的各种不便,减少疾病的影响,提高生活的质量。通过脑电信号(Electroencephalogram,EEG)建立人和外部设备之间通讯的脑机接口(Brain computer interface,BCI)技术给那些因外周神经或肌肉受损而致功能障碍的人群带来了希望,可以使存在运动功能障碍的人群重获运动能力和对外物进行操控的能力,也可以使存在言语障碍的患者重新与他人进行交流。因此,可以利用该技术改善存在言语障碍的脑卒中患者的交流状况。首先,本论文对BCI字符输入系统的国内外研究做了阐述,从这些技术的研究进展我们可以很清楚地看出基于稳态视觉诱发电位(Steady-state visual evoked potential,SS VEP)的脑机接口技术日益成熟,并且也逐渐在基于BCI的字符输入领域展示出越来越多的优势。因此,本文主要对SSVEP-BCI的视觉刺激和信号分析算法方面进行了研究。其次,基于对BCI字符输入系统和SSVEP-BCI的相关研究,本论文设计了一种基于脑机接口的脑卒中患者语音交流看护系统。在此系统中,通过加入Alpha波(在SSVEP信号分析之前)的实时检测,构成了异步的BCI系统。异步的工作方式使患者可以自由的选择是否启动系统,这种更人性化、自主化的方式打破了系统对患者的约束。利用基于滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,F BCCA)算法分析SSVEP信号,实现患者注视拼音、音调的输入。在传统BCI字符输入系统中加入语音输出模块,通过语音输出模块实现汉语拼音、音调到汉语语音的转变。语音方式打破了看护人员与患者在距离上的限制,方便家人和看护人员对患者的看护,也有助于患者的生活和康复。最后,论文针对提出的方法分别进行了离线实验和在线实验,对系统的可行性与有效性进行了验证。实验中,共有5名受试者参与了实验测试。实验结果显示,被试者均可利用Alpha波控制系统的启动,异步性能准确率达到100%。系统启动后通过注视视觉刺激界面上相应的刺激目标实现拼音或音调的选择,系统整体分析准确率可达到90%以上。