脑电信号识别及其在机械手臂控制中的应用

发布时间：2017-08-06 06:21

  本文关键词：脑电信号识别及其在机械手臂控制中的应用

  更多相关文章： 共空间模式 支持向量机 串口 运动想象 机械手臂

【摘要】：传统的时频分析方法利用的空间信息少,分类准确率低,针对此问题,本研究采用共空间模式算法对脑电信号进行特征提取,并利用支持向量机对特征进行分类,最后通过串口将分类识别的结果用于控制机械手臂的运动。实验结果表明,共空间模式算法适用于基于运动想象的脑电信号特征提取,能有效克服传统时频特征提取方法空间信息利用不足的缺点,本次实验中的平均分类精度为86.1%。
【作者单位】： 上海理工大学医疗器械与食品学院;上海健康医学院医疗器械学院;
【关键词】： 共空间模式 支持向量机 串口 运动想象 机械手臂
【基金】：上海市自然科学基金资助项目(14ZR1440100)
【分类号】：R338;TN911.7
【正文快照】： 1引言脑机接口(brain computer interface,BCI)技术是指不依赖于正常脑部神经和肌肉响应,而直接通过人脑与计算机交流的通道。自1929年Hans Berger发现脑电信号以来,人们一直设想是否可以利用EEG来实现各种外部通讯和控制[1]。随着科技进步,脑机接口技术使得这一设想成为可能

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1 潘震泽／译;用意念来操控机器[N];中国商报;2002年

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本文编号：628730