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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。
国内外脑机交互技术研究现状及趋势
【摘 要】
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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
【机 构】
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山东省泰山科学院
【出 处】
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现代制造技术与装备
【发表日期】
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2020年11期
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