基于TGAM的专注力训练小车设计

李好平，滕旭光

（莱州市融媒体中心，山东莱州，261400）

0 引言

由于环境教育等因素影响，存在注意力缺陷的人群人数逐渐增高，对学习生活带来很大影响，而科学实验已经证明通过脑电生物反馈训练的方式可以进行专注力训练，有效提高人类集中注意力的能力[1]。本文小车作为专注力训练工具，接收自主设计的脑电波耳机传输的专注度数值从而进行速度匹配，只有专注度达到一定阈值，小车才会移动，专注度数值越高小车移动速度越快，通过生物医学反馈的方式来让用户在训练过程中保持专注的状态，养成保持较好专注力的习惯，从而达到专注力训练的作用。

1 原理方案

■1.1 整体方案

系统基于TGAM芯片，根据自行设计的脑电采集放大器，使用干电极采集用户的脑电数据，滤波后经过模数转换送入后级处理器进行小波变换提取所需要的生物节律信号。计算提取信号能量值的大小并划分成三个等级的数值，再将三个不同等级数值对应到不同的控制指令，下发到小车上控制小车的运行速度，以达到实现注意力训练的效果。

■1.2 硬件设计

硬件设计需要将来自干电极的微弱脑电信号经过缓冲，放大，采样以及模数转换送入处理器进行信号处理[2]。处理器通过蓝牙将数据输给小车。

1.2.1 缓冲放大电路

图1 脑电小车整体方案

本设计采用单片仪表放大器设计缓冲电路，为实现较高的阻抗匹配，在仪表放大器加入一级缓冲器。缓冲器采用较高输入阻抗和较低偏置电流的OP2177，输入阻抗为1GΩ，最大偏置电流为2nA，该芯片采用斩波技术与自稳零的乒乓配置，实现很低的噪声与漂移[3]。将脑电信号电极与参考电极分别接入OP2177组成具有高输入阻抗的缓冲电路。将缓冲输出的信号接入仪表放大器AD8221,仪表放大器内部的阻容器件具有很高的对称度，在频率为100Hz时可以获得高于120db的共模抑制比，图2为缓冲放大电路的原理图。

图2 缓冲放大电路

1.2.2 滤波电路

因脑电信号的能量大部分集中在0.5-35Hz 之间，若系统中引入了其他频率范围内的噪声和干扰，会对测量的结果产生重大的影响，采集到的信号容易被噪声和干扰淹没，为了防止这种影响，需要在脑电采集系统中加入有效的低通和高通滤波器。

为了保证相频响应特性和幅频响应特性，本系统设计反向积分型电路来实现高通滤波，电路截止频率为1Hz。为了隔离掉直流信号，滤除低频的噪声，防止直流信号被放大后造成放大器输出端信号的饱和，完成直流矫正的功能，将前置放大电路AD8221 的输出端OUT 和参考段REF 接入反向积分电路。

前置放大电路的高共模抑制比可以有效抑制共模干扰。但在实际应用中，各个导联的公用参考端引起的阻抗不一致会把一些共模信号转变为差模信号。在经过电路仪表放大之后导致噪声将脑电信号淹没。因此需要设计出低通滤波电路滤除这些噪声。系统采用巴特沃斯低通滤波器。

图3 反向高通滤波电路

图4 低通滤波电路

1.2.3 采样电路

为了实现模数转换处理，脑电信号在模拟电路滤波放大之后，转换为数字信号前，需要将单端信号转换为差分信号。为了设计单端转差分电路，实现单端输入差分输出，本文采用TI 公司的单端转差分芯片THS4521。THS4521在带宽为100kHz 时，电压噪声密度低至4.6nV，输入噪声很低，在高精度模数转换器上使用具有优势。

模数转换电路负责将模拟信号转换为数字信号，模数转换器是本电路中重要的器件。本系统中数据采集模块采用高精度的模数转换器ADS8354，ADS8354是双路差分高速同步采样模数转换器，采样精度为16 位，信噪比为93dB，且具有可编程的内部基准电压。脑电信号属于模拟信号，通过两路差分高速同步采样的模数转换器后，被转换为数字信号，传给处理器。

1.2.4 小车硬件部分

小车使用Cortex-M3芯片，TGAM对脑电信号进行提取分析,通过蓝牙进行数据传输,主控芯片通过串口接受蓝牙模块传输的原始数据包,将接收的数据筛选解析,得到脑电数据，小车电机接受处理器给出的控制信号，ENx段控制电机启停，在遇到障碍时可以实现自动转向功能[4-5]。小车通过调节PWM数字脉冲输入信号的占空比来改变电机转速。小车加入超声波传感器，在前方遇到障碍时会检测左右方障碍，选择无障碍方向转向继续前行，保证用户使用的流畅性。

图5 小车实物图

■1.3 算法设计

脑电信号是非平稳信号。而傅里叶变换对这类信号的处理效果不好，而且不能很好的刻画信号时间域上的局部频率特性，虽然后续出现的短时傅里叶变换对此缺点进行改进，但短时傅里叶变换的窗是固定的，时间分辨率和和频率分辨率呈反比关系，低频适合大窗口，高频适合小窗口[6]。小波变换能较好地提取出脑电中的不同生物节律信号，本文使用小波变换[7]解决这一问题。

图6 小车工作流程图

图7 注意力高度集中时专注度与小车速度对应关系

2 性能测试

将统计到的脑电信号通过算法进行计算，并划分成三个等级对应不同的小车速度。当被测者处于疲劳状态(专注度小于30)，小车速度会于约3秒后停止运动;当被测者处于自然状态(专注度于30-60之间)，小车速度会于约3s后到达0.5m/s;当被测者处于注意力高度集中状态(专注度位于60-100)，小车速度会于约3s后达到0.8m/s。通过调节PWM脉冲的占空比，使输出电流发生变化，进而改变小车电极速度。正常状态下小车不会运动，当被测者注意力稍微集中时小车就会开始常速运动，注意力高度集中时小车会全速运动，以此实现专注力训练效果的实时可见化。

3 结语

将脑电采集技术，脑反馈技术，小波处理技术以及无线通信技术整合于一体，实现了脑电对小车的更高精度控制，实现注意力训练效果。

首先使用先进的头戴式脑电采集设备收集大脑信号，采集到的信号经由缓冲放大电路，滤波电路，数模转换器等，得到较为理想的无损脑电波信号，再使用不同于简单傅里叶变换的小波分析，它承袭了伽波变换的局部化思想[8]，克服了伽波变换和傅里叶变换的部分缺陷，并且提供了一个可以调变的时频窗口，对于人体生物信号一样的不对称，不规则的突变信号能有更好的处理和采集。此外小车作为实现载体通过速度变化和屏幕数值显示可以直观的反馈专注力状态，通过生物脑电反馈更好的帮助使用者完成专注力的训练，使用者将通过注意力的集中程度来控制小车的运行速度，注意力越集中小车跑的越快，反之亦然，所以类似使用脑电小车进行双人或多人的赛车比赛能在更大程度上帮助实现注意力训练。该产品无论是在医学灵越还是教育领域都能做出不同程度的贡献。