【摘 要】
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为了提高基于运动想象(MI)的脑控智能小车的控制性能,本文提出一种基于脑电(EEG)信号神经反馈(NF)控制智能小车的方法。采用MI心理策略,通过实时呈现该心理活动相关EEG信号特
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(81470084,61463024,81771926,61763022)
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为了提高基于运动想象(MI)的脑控智能小车的控制性能,本文提出一种基于脑电(EEG)信号神经反馈(NF)控制智能小车的方法。采用MI心理策略,通过实时呈现该心理活动相关EEG信号特征的能量柱形图给受试者,训练受试者快速掌握MI技能并调节其EEG信号的活动,并以MI多特征融合和多分类器决策相结合的方法,从而在线脑控智能小车。训练组(试验前接受设计的反馈系统训练)取得平均、最高和最低的识别指令准确率分别为85.71%、90.47%和76.19%,对照组(不接受训练)对应的准确率分别为73.32%、80.95%和66.67%;训练组平均、最长和最短用时分别为92 s、101 s和85 s,对照组对应的用时分别为115.7 s、120 s和110 s。通过以上试验研究结果,期望本文可为后续基于MI的EEG信号NF控制智能机器人的开发提供新的思路。
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