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基于稳态视觉诱发电位的在线脑机接口研究

发布时间:2018-06-14 22:59

  本文选题:稳态视觉诱发电位 + 脑机接口 ; 参考:《计算机工程与应用》2017年03期


【摘要】:针对脑机接口中存在的抗噪声能力差、操作复杂的问题,利用便携式脑电采集设备Emotiv EPOC以及NAO机器人,搭建了一个抗噪能力较好的稳态视觉诱发在线脑机接口系统。该系统采用典型相关性分析进行稳态视觉诱发电位的频率识别。在线实验中受试者通过Emotiv控制NAO机器人运动,四类任务的准确率达到87.50%。在线实验没有回避周围的噪声,表明该系统具有较好的抗噪能力。
[Abstract]:Aiming at the problem of poor anti-noise ability and complicated operation in brain-computer interface, an on-line brain-computer interface system with good anti-noise ability is built by using Emotiv EPOC and NAO robot. The system uses canonical correlation analysis to identify the frequency of steady-state visual evoked potential (VEP). In the online experiment, the NAO robot movement was controlled by Emotiv, and the accuracy of the four tasks reached 87.50%. The on-line experiment does not avoid the noise around the system, which shows that the system has better anti-noise capability.
【作者单位】: 天津理工大学自动化学院复杂系统控制理论及应用重点实验室;
【基金】:国家自然科学基金(No.61203138) 天津市高等学校科技发展基金计划项目(No.20120829)
【分类号】:R318;TN911.7

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