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神经元群体解码方法及其在脑-机接口中的应用
1
作者
陈小默
洪波
高上凯
《北京生物医学工程》
2007年第3期330-333,共4页
基于脑神经元放电信号的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)系统近年来有了越来越深入的研究,它使BCI在皮层运动控制等方面更加精确、迅速。从神经工程角度,此类BCI的实现不仅依赖于多电极神经记录硬件技术的发展,还依赖于其软件...
基于脑神经元放电信号的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)系统近年来有了越来越深入的研究,它使BCI在皮层运动控制等方面更加精确、迅速。从神经工程角度,此类BCI的实现不仅依赖于多电极神经记录硬件技术的发展,还依赖于其软件技术的核心神经元群体解码方法。本文综述了目前神经元群体解码方法中已成功运用于BCI研究的四类主要算法:群矢量算法、最佳线性估计、卡尔曼滤波法、贝叶斯方法。
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关键词
脑-机接口
多电极记录
神经元群体解码
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职称材料
题名
神经元群体解码方法及其在脑-机接口中的应用
1
作者
陈小默
洪波
高上凯
机构
清华大学生物医学工程系
出处
《北京生物医学工程》
2007年第3期330-333,共4页
文摘
基于脑神经元放电信号的脑-机接口(brain-computer interface,BCI)系统近年来有了越来越深入的研究,它使BCI在皮层运动控制等方面更加精确、迅速。从神经工程角度,此类BCI的实现不仅依赖于多电极神经记录硬件技术的发展,还依赖于其软件技术的核心神经元群体解码方法。本文综述了目前神经元群体解码方法中已成功运用于BCI研究的四类主要算法:群矢量算法、最佳线性估计、卡尔曼滤波法、贝叶斯方法。
关键词
脑-机接口
多电极记录
神经元群体解码
Keywords
brain-computer Interface (BCI)
multielectrode recoding
population decoding
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
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题名
作者
出处
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1
神经元群体解码方法及其在脑-机接口中的应用
陈小默
洪波
高上凯
《北京生物医学工程》
2007
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