Extened code level code Length Loại data value
0 0x80 2 Raw wave
0 0x83 24 Power band
- 0x55 - EXCODE
- 0xAA - SYNC
Sau khi nắm rõ cấu trúc khung, gói, data value ta tiến hành phân tích dữ liệu.
2.5.3 Phân tích gói dữ liệu
48
Bước 2: Đọc byte tiếp theo, kiểm tra xem nó có phải là byte đồng bợ khơng; nếu không phải byte đồng bộ, quay trở lại bước 1; nếu đúng tiếp tục thực hiện bước 3. Bước 3: Plength byte là byte tiếp theo của chuỗi, nếu Plength byte có giá trị là 170 thì thực hiện lại bước 3; nếu Plength byte có giá trị lớn hơn 170 trở về bước 1 (loại bỏ tồn bợ gói vì khơng hợp lệ); Các trường hợp cịn lại thì tiếp tục thực hiện bước 4.
Bước 4: Đọc [plength] byte tiếp theo của pay load lưu vào 1 vùng nhớ, tính tổng tích lũy tất cả các byte vừa nhận được.
Bước 5: Lấy 8 bit có trọng số thấp nhất của tổng tích lũy và thực hiện đảo từng bit.
Bước 6: Kiểm tra checksum byte của gói có trùng nhất với checksum byte tính tốn được hay khơng; nếu khơng trùng nhất, gói bị xem như khơng hợp lệ và bị hủy toàn bợ và trở về bước 1; ngược lại gói được xem là hợp lệ và có thể tiến hành phân tích data value.
2.5.4 Phân tích data row
Bước 1: Tại khởi đầu của mỗi data row thực hiện đếm số excode byte (0x55).
Bước 2: Byte tiếp theo là code byte.
Bước 3: Nếu giá trị của code byte >= 0x80 thì byte tiếp theo là vlength byte có giá trị là số lượng byte của data value.
Bước 4: Thực hiện phân tích data value.
Bước 5: Trở lại bước 1 để tiếp tục phân tích data row kế tiếp.
Sau khi hồn thành các bước phân tích gói data và data row về lý ta có thể thu được đầy đủ các loại data được trả vể từ thiết bị (raw data, powerband, attention, meditaion ,…). Trong phạm vi đề tài này chỉ quan tâm sử dụng raw data cho các bước xử lý tính tốn tiếp theo nên chỉ có data raw được tách ra từ gói dữ liệu các loại dữ liệu khác bị loại bỏ.
49
CHƯƠNG 3 PHÂN LOẠI TÍN HIỆU SĨNG NÃO EEG DÙNG MẠNG NƠ RƠN MLP
3.1 Xác định tín hiệu điều khiển xe lăn điện
Trong đề tài, tác giả đặt mục tiêu phân tích và tìm được 5 tín hiệu để điều khiển xe lăn điện di chuyển: Tới, lùi, trái, phải và dừng; dựa vào 5 cử chỉ hành động: mở mắt, nhắm mắt, chớp mắt 1 lần/giây, chớp mắt >1 lần/giây, nhìn lên.
Hình 3.1 Sơ đồ khối q trình xác định tín hiệu
3.1.1 Thu thập dữ liệu
Sử dụng cảm biến EEG Neurosky Mindwave mobile 2, trên mũ đo đặt sẵn các điện cực sắp xếp theo tiêu chuẩn 10-20; hệ thống đo 1 kênh dữ liệu tại điểm Fp1 (trán trái trước) so với điện cực tham chiếu A1 (dái tai trái); cảm biến được lấy mẫu ở tần số 512Hz/giây.
Tín hiệu EEG
Tiền xử lý
Trích xuất đặc trưng trong miền thời gian
và miền tần số Phân loại tín hiệu EEG Tập dữ liệu mẫu huấn luyện 5 tín hiệu Điều khiển
50
Chọn 5 người tham gia thu thập dữ liệu ở độ tuổi từ 29-57 tuổi.
Thời gian đo thu thập dữ liệu cho 1 người là 60 giây, tương ứng với 5 cử chỉ hành động như sau:
- Mở mắt liên tục: 12 giây
- Nhắm mắt liên tục: 12 giây
- Chớp mắt 1 lần/giây: 12 giây - Chớp mắt >1 lần/giây: 12 giây
- Nhìn lên liên tục: 12 giây
Tổng dữ liệu thu thập được là: 5 người x 60 giây = 300 giây, tương ứng với 300 mẫu dữ liệu.
Tập dữ liệu mẫu trên được chia thành 2 loại:
- Dữ liệu huấn luyện hệ thống: 250 mẫu
- Dữ liệu kiểm tra, đánh giá: 50 mẫu
3.1.2 Xử lý dữ liệu
3.1.2.1 Tiền xử lý
Loại bỏ nhiễu 50hz từ điện lưới.
Loại bỏ nhiễu mắt, nhiễu tim, nhiễu cơ và nhiễu do hơi thở
3.1.2.2 Xử lý tín hiệu
Dữ liệu Raw EEG thu thập được từ cảm biến EEG là dữ liệu thô ở dạng điện áp, được lấy mẫu ở tần số 512Hz (512 điểm điện áp/ giây); bao gồm các thành phần tần số như: Delta: 1-3hz; Theta: 4-7hz; Alpha: 8-12hz; beta: 13-30hz; Gamma: >30hz.
Dữ liệu Raw EEG là tổng hộp của các tần số Delta, Theta, Alpha, Beta, Gamma trong miền thời gian. Trong miền thời gian ta khơng thể phân tích đặc trưng được,
51
vì vậy cần phải chuyển Raw EEG sang miền tần số để quan sát phổ tín hiệu; từ đó mới trích xuất được đặc trưng của các tần số tương ứng với các cử chỉ hành đợng.
3.1.3 Trích xuất đặc trưng
Đặc trưng của các cử chỉ hành đợng phải được xác định rõ ràng, thì mạng nơ rơn mới phân loại chính xác. Ở đây ta có 5 cử chỉ hành đợng cần được xác định đặc trưng, các đặc trưng của các cử chỉ hành động này phải khác nhau về miền thời gian hoặc miền tần số.
Sử dụng cử chỉ hành động “mở mắt” làm trạng thái nền (bình thường), rồi so sánh đặc trưng của 4 cử chỉ hành đợng cịn lại với trạng thái nền (bình thường).
Cử chỉ hành đợng “nhắm mắt”: có đặc trưng rõ nét ở tần số Alpha (8-13hz), cụ thể tại tần số (9-11hz) có biên đợ lớn hơn trạng thái nền nhiều. Vậy ở đặc trưng cho cử chỉ hành động “nhắm mắt” ta xác định biên độ max alpha và biên đợ trung bình alpha dãy tần số (9-11hz).
Cử chỉ hành đợng “chớp mắt 1 lần/giây”: có đặc trưng rõ nét ở tần số (2-7hz), cụ thể tại tần số (2-4hz) có biên đợ lớn hơn trạng thái nền nhiều. Vậy ở đặc trưng cho cử chỉ hành động “chớp mắt 1 lần/giây” ta xác định biên độ max và biên đợ trung bình tần số (2-4hz).
Cử chỉ hành động “chớp mắt >1 lần/giây”: cũng có đặc trưng rõ nét ở tần số (2- 7hz), nhưng cụ thể tại tần số (5-7hz) có biên đợ lớn hơn trạng thái nền nhiều. Vậy ở đặc trưng cho cử chỉ hành động “chớp mắt >1 lần/giây” ta xác định biên độ max và biên đợ trung bình tần số (5-7hz).
Cử chỉ hành đợng “chớp mắt”: có thể phân tích ở miền thời gian để đặc trưng thêm phong phú, ở đặc trưng cho cử chỉ hành động “chớp mắt” ta xác định biên đợ max, min và trung bình của tín hiệu.
Cử chỉ hành đợng “nhìn lên”: được phân tích trong miền thời gian, ta tính tổng biên đợ trung bình bình phương (RMS) của tín hiệu >30hz.
52
3.1.4 Kết quả thực nghiệm
3.1.4.1 Tạo tập dữ liệu mẫu
Thiết bị đo và người tham gia thu thập dữ liệu
Sử dụng cảm biến đo EEG Mindwave mobile2 của hãng Neurosky để thu dữ liệu EEG trên 5 người tham gia thu thập dữ liệu. Cơng việc được thực hiện tại phịng thí nghiệm ở trường trung cấp nghề Quang Trung. Sơ đồ đặt điện cực theo tiêu chuẩn quốc tế 10-20. Bản ghi gồm 1 kênh dữ liệu, với tần số lấy mẫu 512Hz.
Tổng thời gian đo là 300 giây (60 giây/người). Trong đó có 4 nam và 1 nữa, đợ tuổi từ 29 đến 57 tuổi. Số lượng mẫu dữ liệu thu thập được là 300 mẫu, trong số dữ liệu này, tác giả phân chia thành 2 loại, 250 mẫu phục vụ mục đích h́n luyện, 50 mẫu cịn lại phục vụ kiểm tra hoạt động của hệ thống.