基于EEG的实时脑—打算机接口跟远程把持体系的分析与设计

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基于EEG的实时脑—打算机接口跟远程把持体系的分析与设计

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毕业论文范文题目：基于EEG的实时脑—打算机接口跟远程把持体系的分析与设计，论文范文关键词：基于EEG的实时脑—打算机接口跟远程把持体系的分析与设计
基于EEG的实时脑—打算机接口跟远程把持体系的分析与设计毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：EEG(Electroencephalography)是通过医学扫描仪器将人体脑部本身产生的幽微生物电放大记录而得到的曲线图。它是由人脑皮层神经元放电产生的电位组成,存在非侵入、无伤害、高时光辨别率、直接反应大脑电活动的特点。基于脑电(EEG)的脑-打算机接口(Brain-ComputerInterface)是在人脑跟打算机之间树破不依附于惯例大脑信息输出通路(外周神经跟肌肉组织)的全新对外信息交换（本文此处忽略..）跟把持技巧。通过脑-打算机接口技巧,人就可能不须要语言或动作,而直接通过脑的思维活动来表白主意或把持外部设备。这不仅可能有效加强身材重大残疾的患者与外界交换或把持外部环境的才能,进步患者的生活品质,还能为畸形人提供很多高效的人机接口跟交互模式。本文首先在介绍脑-打算机接口技巧的背景研究跟现有的比较当先的脑-打算机接口体系的基本上,提出了所研发设计的脑-打算机接口框架,而后实现了一套存（此处忽略..）在高正确率、低延迟、实时候析才能、功能完全、能针对受试者的差别进行针对性练习,存在很强的在线适应才能,并能进行实时远程机械车把持的脑-打算机交互平台。研发的脑-打算机交互平台重要基于用户活动设想的EEG模式的分析与把持分类,最后在机器学习练习的基本长进行在线的远程机械车把持。体系由脑信号采集、信号预处理、特点提取、模式分类、受试者利用程序跟远程把持体系、可视化程序等模块构成。一套结合（文章此处忽略..）了独破分量分析跟时光滤波器的预处理过程被用来去除伪迹跟噪声降落。该脑-打算机交互平台中,实现了多种特点提取方法,包含小波分析跟时频谱分解、独特空间模式特点提取跟公共断定张量分解,构成的特点向量被支撑向量机用于练习跟分类。为验证所研发的脑机交互体系的有效性,多少位受试者参加了数据的采集、分析跟在线实验。再经过论文中所介绍的受试者交互练习跟在线模仿练习后,体系会迭代的打算一个基于穿插验证（文章此处忽略..）的最优化模型。在线实验中受试者利用练习好的模型,进行在线的脑波模式辨认跟分类,并利用分类成果跟相干把持策略算法行程持续把持命令来把持一辆通过蓝牙通信的远程机械车沿着一条指定路线前进跟转向,设置在远程体系中的无线摄像机会将实时环境影像跟声音发还,构成受试者反馈。在最后的在线实验成果分析中,实验成果表明离线实验的分类正确率高达99%,在线把持的正确率也达到95%。

以上为本篇毕业论文范文基于EEG的实时脑—打算机接口跟远程把持体系的分析与设计的介绍部分。

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