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1、腦電信號(hào)體現(xiàn)了大腦神經(jīng)細(xì)胞的節(jié)律性運(yùn)動(dòng),在臨床醫(yī)學(xué)與康復(fù)工程等領(lǐng)域有重要的研究?jī)r(jià)值。腦-機(jī)接口技術(shù)為大腦和外界計(jì)算機(jī)等機(jī)器設(shè)備之間的信息交互提供了可能性,該技術(shù)不依賴肢體神經(jīng)系統(tǒng)和肌肉組織的參與,使“思想”變成“行動(dòng)”,具有重要的理論科研價(jià)值,還具有廣闊的實(shí)際應(yīng)用前景,已經(jīng)成為生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),而基于運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的研究是腦-機(jī)接口的一個(gè)非常重要的分支。
本文主要研究了基于多類意識(shí)任務(wù)識(shí)別的電動(dòng)車腦電控制方法
2、。從課題的研究背景和研究意義著手,闡述了腦電信號(hào)的特征,分析了運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)的預(yù)處理方法、特征提取方法以及模式識(shí)別分類的方法等。采用美國(guó)Neurosky公司研發(fā)生產(chǎn)的Think Gear AM芯片進(jìn)行腦電信號(hào)的提取,并采用FastICA算法對(duì)提取到的腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,然后對(duì)預(yù)處理后的腦電信號(hào)運(yùn)用雙樹復(fù)小波-共空間模式的方法進(jìn)行特征提取,再運(yùn)用多核學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的方法對(duì)提取到的特征向量進(jìn)行模式分類識(shí)別,設(shè)計(jì)符合要求的硬件電路,包括主控
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