【摘 要】
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为了改善传统人-机交互（HCI）系统性能,设计并实现了一种结合眼电（EOG）和脑电（EEG）的人-机交互系统.该系统首先使用谱熵对眼电和脑电混合信号进行端点检测,在此基础上,分别识别操作
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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为了改善传统人-机交互（HCI）系统性能,设计并实现了一种结合眼电（EOG）和脑电（EEG）的人-机交互系统.该系统首先使用谱熵对眼电和脑电混合信号进行端点检测,在此基础上,分别识别操作者眨眼信号与脑电信号,并根据识别结果生成不同的控制命令.在实验室环境下对该系统进行测试,其眼电与脑电的平均识别正确率分别达到97.3％和92.7％,测试结果表明该系统可以有效保证命令选择的正确性和稳定性,提高人-机交互效率.
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