【摘 要】
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针对现有的脑电控制智能轮椅的方法的不足,提出了一种基于脑电α/β波的智能轮椅人机交互方法.利用闭眼放松的脑电信号的α波控制智能轮椅前进,左右手运动想象脑电信号的β波
【机 构】
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重庆邮电大学自动化学院; 重庆邮电大学光电工程学院; 电子科技大学自动化学院;
【基金项目】
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科技部国际合作项目(2010DFA12160);国家自然科学基金资助项目(51075420)
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针对现有的脑电控制智能轮椅的方法的不足,提出了一种基于脑电α/β波的智能轮椅人机交互方法.利用闭眼放松的脑电信号的α波控制智能轮椅前进,左右手运动想象脑电信号的β波控制智能轮椅左转和右转;同时,提出了一种带惩罚的RCSP特征提取算法.通过实验验证,得到该特征提取算法能使受试者控制智能轮椅的平均正确率,即三类脑电信号的在线识别率都大于85%,且最大正确率高达89.17%,接近传统方法对两类运动想象脑电信号的识别率.对受试者进行了脑电控制智能轮椅走一个"8"字形固定轨迹的实验,实验结果显示:每个受试者都能较好地完成实验任务,表明了该人机交互方法的可行性.
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