典型文献
基于VR环境的下肢MI-SSSEP脑电信号识别研究
文献摘要：
为了提高下肢复合MI-SSSEP范式的脑电信号分类准确率,研究了有无虚拟现实环境对复合MI-SSSEP范式性能的影响.设计了有虚拟现实环境(HVR)和无虚拟现实环境(NVR)两种实验模式,通过对10名被试者的脑电信号数据进行特征分析.结果显示,10名被试者在HVR刺激模式中的平均分类准确率为81.38％,NVR刺激模式的平均分类准确率为75.75％,HVR刺激模式比NVR刺激模式准确率高5.63％,而且HVR模式的ERD激活范围更深.在此基础上,实现了 HVR模式的在线训练采集平台,平均分类准确率到达80.75％,被试者可以实时根据虚拟人物反馈的动作进行比较和调整,不断提升MI-SSSEP范式脑电信号的识别效果.
文献关键词：
下肢运动想象;虚拟现实环境;ERD特征;在线识别
中图分类号：
作者姓名：
赵丽;刘昭君;边琰
作者机构：
天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222
文献出处：
引用格式：
[1]赵丽;刘昭君;边琰-.基于VR环境的下肢MI-SSSEP脑电信号识别研究)[J].自动化与仪器仪表,2022(04):52-56
A类：
SSSEP,下肢运动想象
B类：
MI,信号识别,高下,脑电信号分类,分类准确率,虚拟现实环境,HVR,NVR,实验模式,被试者,号数,刺激模式,平均分,ERD,在线训练,虚拟人物,在线识别
AB值：
0.217107
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