搜索结果: 61-74 共查到“脑机接口”相关记录74条 . 查询时间(0.147 秒)
提出一种新的空闲状态检测方法，以训练集中各类运动想象样本的类内散度和正确检测率为指标，结合接收机曲线确定分类阈值，设计最佳三分类器，并采用模糊化技术对预测标签进行处理。将该方法应用于2005年BCI竞赛数据IVc，测试的均方误差为0.278 7。实验结果验证了该方法的有效性。
基于AR模型的脑－机接口问题研究
脑－机接口 自适应自回归模型 多变量自适应自回归模型
2009/7/21
在脑一机接口的研究中分类识别技术占有重要地位。将脑电信号中事件去同步化/相同步化现象作为特征信息，深入讨论基于AR模型的自适应算法（AAR）和多变量参数AAR模型算法（MVAAR）在脑电信号特征提取中的应用。结合三种分类器，对这两种算法进行了比较，实验证明两种方法的实验效果都很好，但是MVAAR算法比AAR算法能够达到更高的分类正确率，其阶次一般选取也比较低，数据仿真吻合度高，具有更强的通用性。
基于虚拟仪器LabVIEW的脑—机接口系统
视觉诱发电位 LabVIEW 信号处理
2009/7/16
给出了基于瞬态视觉诱发电位的脑-机接口系统在LabVIEW环境下的实现方案。该方案的关键部分是视觉刺激器的设计和脑电信号的提取两部分。不同的刺激模块代表了多种可能的选择，受试者注视屏幕上其中一个目标，分析诱发电位可判别试者所注视的目标。采用累加平均和滤波的方法提高信噪比，用于提取微弱的脑电信号。该方案能有效地诱发出可识别的具有特征性的视觉诱发电位，并且通过离线的信号处理能够提取出所诱发的视觉诱发电...
利用相对小波能量和概率网络的脑-机接口
脑-机接口 相对小波能量 概率神经网络
2009/7/14
脑-机接口是一种全新的人机接口方式，在人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接的交流和控制通道。特征提取和分类是脑-机接口的关键。脑电信号经过预处理后，利用脑电信号的相对小波能量作为特征，采用主分量分析进行降维，然后利用概率神经网络对两类不同的意识任务（想象小手指运动和舌头运动）进行分类。离线分析结果表明，该方法在分类准确率上有很大的提高，从而为脑-机接口系统的特征提取和分类提供了新思路。
基于脑机接口的智能康复系统的设计
脑机接口 脑电 拉普拉斯电极
2009/6/26
为了辅助脊髓损伤所导致的瘫痪病人的运动功能重建,将脑机接口技术和功能性电刺激技术相结合,开发了一种可供瘫痪病人根据自己的运动意愿控制残肢运动的智能康复系统。该系统能够绕过患者体内受损的神经通路,直接将人的运动意图通过外部通路传达给功能性电刺激仪,刺激相应的神经肌肉,完成患者对残肢的直接控制。详细介绍了该系统的总体设计思路、脑机接口实验设计、特征提取与分类算法、功能性电刺激仪的设计等关键技术。初步实...
在与运动相关的脑-机接口(Brain-Computer Interface, BCI)研究中，如果样本规模小，共同空间模式(Common Spatial Patterns, CSP)滤波算法对离群点(可能为噪声)敏感，鲁棒性不好。为此该文提出自适应空间滤波(Adaptive Spatial Filter, ASF)算法，抽取滤波后脑电信号的方差作为特征，并寻找最优滤波器使两类特征中心的比值最大。与...
基于认知任务的脑机接口方法研究
支持向量机 功率谱 认知任务
2009/4/2
提出一种通过脑电波来识别放松状态以及乘法作业状态从而实现脑机接口的新方法。利用脑电仪记录受测者放松状态以及乘法作业时的大脑左右半球枕叶部的脑电信号，采用Welch法分别估计出这2个部位8Hz~10Hz、1Hz~13Hz、14Hz~30Hz 3个频段的功率谱，以各个功率谱平均值和2Hz~30Hz频段功率谱平均值的比值作为分类特征，采用支持向量机的方法建立了分类器，从而实现了脑机接口。4个受测者的实验...
基于支持向量机的脑-机接口模式分类和模型参数研究
脑-机接口 连续小波变换 支持向量机
2009/3/6
脑—机接口（BCI）是连接大脑和计算机及外部设备的通讯系统，通过连续小波变换（CWT）对采集的脑电信号进行分解，构造由多个尺度对应的方差构成的多维向量，应用支持向量机（SVM）进行分类识别，取得了良好的效果。基于统计学习理论的结构化风险最小化原则，研究了高斯核支持向量机误差惩罚参数C和高斯核参数σ对支持向量机性能的影响，使用仿真实验验证了传统的经验风险最小化原则不能保证良好的推广能力，提出了综合调...
基于脑-机接口技术的控制装置
脑-机接口 计算机接口
2009/2/24
脑-机接口(Brain-ComputerInterface，简记BCI)是在人脑与计算机或其它电子设备之间建立的直接的交流和控制通道。通过这种通道，人就可以直接通过大脑来表达想法或操纵设备，而不需要通过语言或肢体的动作。基于脑-机接口技术开发的医疗仪器和产品可以为存在运动障碍的残疾人提供一种全新的手段来实现对外界环境的控制，也可以为一些特殊应用场合提供一种辅助的控制方式。当人体受到某种外界刺激(如...
脑-机接口中新的脑电数据分类方法
脑-机接口 脑电信号 隐马尔科夫-自回归算法 独立成分分量
2012/4/15
根据自发脑电的特点，将HMM-AR模型算法运用到脑电状态的分类中，证明它是一种非常有用的分析脑-机接口方法。将Laplacian filter、ICA和HMM-AR方法相结合，用想象左右手运动的BCI数据进行识别，得到了很好的分类结果，有效地区分脑电中运动与非运动两种状态。该算法能够在运动开始后1 s内检验到脑电信号的变化，从而证明了该算法在BCI的实用性，达到了良好的识别效果。
脑机接口：智能假肢和神经康复的新希望(图)
脑机接口 智能假肢 神经康复
2008/6/20
最近，《自然》杂志发表了美国匹兹堡大学的一项最新研究成果。实验人员将一个微电极阵列植入到恒河猴大脑的运动区，采集多个神经细胞的放电信号，经过计算机的实时处理，转换成电动假肢的控制命令。经过一段时间的训练，猴子学会了用自己的大脑神经信号直接控制假肢的运动，抓取食物喂到自己的嘴里。在此过程中，猴子对抓取力度和假肢运动轨迹的控制达到了很高的准确度，几乎把假肢当成了自己的手臂来“使用”。
这项研究...
ICA+CSSD的脑-机接口分类
脑－机接口 脑电信号 独立分量分析 支持向量机
2012/4/17
针对复杂的脑电问题，介绍了一种对单次思维脑电信号提取、分类的方法。该方法的主要思想是将独立成分分量和共空域子空间分解方法以及支持向量机学习方法结合起来，用于提取脑电信号特征。该方法分别被用于BCI Competition 2003 Data set IV和BCI Competition III Data set I，正确率分别达到了89%和92%。实验证明独立成分分量算法和共空域子空间分解方法能够...
脑—机接口研究中想象动作提取的新方法
2007/12/13
Abstract想象动作提取是脑—机接口（BCI）技术的关键和难点之一．本文采用连续小波变换结合贝叶斯神经网络组成新的分类方法，利用想象动作思维引起的事件相关去同步（ERD）现象进行特征脑电信息检测与模式识别．研究表明，该方法较常用的线性分类器具有更高的识别准确率和较强的抗干扰能力及较快的识别速度，基本可以满足实时BCI系统模式识别的需求．
