典型文献
基于SSVEP脑控机器人的指令识别方法
文献摘要：
[目的/意义]脑电信号出现的特征分类精确度较低、视觉刺激器稳定性和安全性不高的问题亟待解决,以提高脑机接口系统的广泛应用前景.[方法/过程]设计了一种基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)脑控机器人的指令识别方法,运用Pygame图形技术设计的箭头棋盘视觉刺激器,刺激受试者大脑产生稳SSVEP信号数据,然后通过滤波器组典型相关分析(FBCCA)的方法,对SSVEP信号识别和分类,将分类后的控制命令结果数据发送给机器人,控制完成相应动作.[结果/结论]通过对6名受试者的实验结果显示,与传统视觉刺激器相比,箭头棋盘视觉刺激器提高了视觉刺激器稳定性、安全性和舒适度.这套系统的最高控制准确率和平均信息传输率,分别达到90.91％和20.98 bit/min,提高了特征分类数据的精确度、控制准确率.
文献关键词：
脑机接口;机器人;稳态视觉诱发电位;滤波器组典型相关分析;数据安全治理
中图分类号：
作者姓名：
王逢生;谭平;苏晓萌;邱辉
作者机构：
湖南工商大学智能工程与智能制造学院,湖南长沙410205;湖南小电汽车服务有限公司,湖南长沙410006
文献出处：
引用格式：
[1]王逢生;谭平;苏晓萌;邱辉-.基于SSVEP脑控机器人的指令识别方法)[J].网络空间安全,2022(05):41-45
A类：
Pygame,滤波器组典型相关分析
B类：
SSVEP,脑电信号,特征分类,视觉刺激,刺激器,脑机接口,稳态视觉诱发电位,技术设计,箭头,棋盘,号数,FBCCA,信号识别,命令,发送给,信息传输,传输率,bit,分类数据,数据安全治理
AB值：
0.239455
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