眼动控制的字符编码输入系统：无障碍交互设计与性能评估

本篇论文研究论文标题为"基于眼电的字符编码输入系统研究"，主要关注于解决传统人机交互系统（HCI）依赖肢体运动的局限性，特别针对肢体运动不便的残疾人士设计了一种创新的交互方式。作者温绍龙和杨浩是重庆大学电气工程学院的研究人员，他们的研究方向分别涵盖了电工原理及新技术和机器视觉、图像处理、电力系统信号处理。 论文的核心内容是开发一个无肢体接触的人机交互系统，利用眼球运动的方向作为信息传递的手段。系统通过捕捉和解析眼球在水平和垂直方向上的移动，将其转换为特定的编码，进而实现字符输入。首先，通过低通滤波消除工频干扰，然后利用中值滤波处理无意识眨眼的干扰，确保信号的准确性和稳定性。接着，对眼电信号采用窗函数处理，计算窗口能量，通过三阈值法来精确地定位眼动的开始和结束点。 多分辨率分析被用来提取眼电信号的特征向量，这些特征向量包含了眼球运动的关键信息。接着，支持向量机这一机器学习技术被应用，用于识别和分类眼动的不同方向，从而将眼球运动的方向编码成相应的字符输出。实验结果显示，参与者能够有效地通过眼球扫描目标菜单进行字符输入，系统的平均数据传输率达到了每分钟16个字符，显示出良好的交互性能。 这篇论文的关键词包括“人机交互系统”、“中值滤波”、“多分辨率分析”和“支持向量机”，这些关键词突出了研究的技术核心和方法论。这项研究不仅提升了人机交互的无障碍性，还展示了如何利用先进的信号处理和机器学习技术在特殊人群的辅助技术中发挥作用，具有重要的实际应用价值。