国内外脑机交互技术研究现状及趋势

发布时间：2022-01-02 22:59

　　脑机交互的关键技术是脑电波（EEG）信号的解码,而人的大脑信号具有随时间改变的非稳态本质,探索EEG相对稳定的优秀特征表达非常关键。基于此,通过小波包分解、自适应带通滤波共空间模式、时-频-空多模态分析等人工智能等算法,提高特征表达鲁棒性。 

【文章来源】：现代制造技术与装备. 2020,56(11)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1 脑机交互信号采集方式研究现状
    1.1 侵入式脑机交互研究
    1.2 非侵入式脑机交互的研究
2 脑机交互智能解码技术现状及趋势
    2.1 EEG预处理现状
    2.2 EEG特征提取现状
    2.3 EEG分类识别现状
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]脑机接口康复训练系统治疗缺血性脑卒中恢复期上肢功能障碍的临床研究[J]. 向宪文,朱家莹,孙远标,孙凤友,刘西建.  中国医学创新. 2020(20)



本文编号：3565050