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基于SSVEP的无线脑-机接口系统研究与实现 被引量:2

Research and Implementation of Wireless Brain-Computer Interface System Based on SSVEP
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摘要 针对目前脑-机接口存在的成本高、普及面窄、体积笨重等问题,开发基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的无线脑-机接口系统,并对脑电信号特征提取算法进行研究。脑电采集设备采用锂电池供电,通过无线方式传送数据到上位机进行数据处理。上位机软件对接收的信号进行滤波预处理,并基于小波变换的典型相关分析法(WT-CCA)对信号特征提取及处理,甄别视觉诱发刺激类型。对10名测试者分别测试15组数据,结果表明该系统成功获取含有特征信息的脑电信号,经过上位机处理后被外部机器人识别的准确率达90%以上。这一脑-机接口系统技术成本低、准确率高、便携可穿戴,对残障人士修复运动功能和感觉功能具有重要的应用价值,也促进脑机交互技术的普及和发展。
作者 吴正平 魏欢 赵靖 杨翔宇 仇凯 Wu Zhengping;Wei Huan;Zhao Jing;Yang Xiangyu;Qiu Kai(School of Innovation and Entrepreneurship,Sanjiang University,Nanjing 210012,China;Brain Medical Technology Co.Ltd of Jiangsu,Nantong 226002,Jiangsu,China;School of Institute of Electrical Engineering,Yanshan University,Qinhuangdao 066004,Hebei,China;School of Institute of Life Sciences,Southeast University,Nanjing 210009,China;Nanjing Vivhee Medical Technology Co.Ltd.,NanJing 210012,China)
出处 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期120-124,共5页 Chinese Journal of Biomedical Engineering
基金 江苏省高校自然基金(15KJB310016) 江苏省科技厅前瞻性联合研究项目(BY2016014-01)
关键词 稳态视觉诱发电位 脑-机接口 特征提取 小波变换 典型相关分析 SSVEP BCI feature extraction wavelet transform CCA
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