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[学位论文] 作者：许重宝,
来源：苏州大学 年份：2023
脑-机接口（Brain Computer Interface,BCI）可以通过解码用户的脑电（Electroencephalography,EEG）信号从而控制外骨骼,机械臂等外部设备,实现人与外部环境的交互,在医疗康复、运动辅助方面其展现了巨大的应用潜力,但存在实时性低、识别准确率低等问题。本文采集被试......
[期刊论文] 作者：樊炎,匡绍龙,许重宝,孙立宁,张虹淼,
来源：南京大学学报（自然科学） 年份：2021
从脑电信号中精确提取和运动想象相关的特征是运动意图识别的难点之一.为了准确识别运动意图,提出一种可以同步提取运动想象信号时间、频率和空间特征的卷积神经网络算法,称为时-频-空卷积神经网络(Time-Frequency-Spatial Convolutional Neural Networks,TFSCN......
[期刊论文] 作者：许重宝,张虹淼,孙立宁,李娟,樊炎,郭浩,
来源：浙江大学学报（工学版） 年份：2021
针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP)?,提出基于非线性复杂度特征样本熵?(SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法.?从时频、神经复杂度分......
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