本文主要研究内容
作者程时伟,周桃春,唐智川,范菁,孙凌云,朱安杰（2019）在《CNN实现的运动想象脑电分类及人-机器人交互》一文中研究指出：基于脑电的脑机交互能帮助肢体运动障碍患者进行日常生活和康复训练,但是,由于脑电信号存在信噪比较低、个体差异性大等问题,导致脑电特征的提取与分类还需要进一步提高准确性和效率.因此,在减少脑电采集通道数目、增加分类数目的前提下,基于卷积神经网络对运动想象中的脑电信号进行分类.首先,基于已有方法进行探索实验,建立由3层卷积层、3层池化层和2层全连接层构成的卷积神经网络;然后针对想象左手、右手、脚的运动和静息态设计与开展了实验,获取了相关脑电数据;之后,利用脑电数据训练出基于卷积神经网络的分类模型,测试结果表明,该模型平均分类识别率达到了82.81%,且高于已有的相关分类算法;最后,将已建立的分类模型应用于运动想象信号的在线分类,设计与开发了脑机交互应用原型系统,驱动人-机器人之间的实时交互,帮助用户利用运动想象控制仿人机器人的抬手、前进等运动状态.进一步的测试结果表明,机器人对用户控制命令的平均识别率达到了80.31%,从而验证了所提方法可以对运动想象脑电数据进行较为精确的实时分类,可以促进脑机接口技术在人-机器人交互中的应用.
Abstract
ji yu nao dian de nao ji jiao hu neng bang zhu zhi ti yun dong zhang ai huan zhe jin hang ri chang sheng huo he kang fu xun lian ,dan shi ,you yu nao dian xin hao cun zai xin zao bi jiao di 、ge ti cha yi xing da deng wen ti ,dao zhi nao dian te zheng de di qu yu fen lei hai xu yao jin yi bu di gao zhun que xing he xiao lv .yin ci ,zai jian shao nao dian cai ji tong dao shu mu 、zeng jia fen lei shu mu de qian di xia ,ji yu juan ji shen jing wang lao dui yun dong xiang xiang zhong de nao dian xin hao jin hang fen lei .shou xian ,ji yu yi you fang fa jin hang tan suo shi yan ,jian li you 3ceng juan ji ceng 、3ceng chi hua ceng he 2ceng quan lian jie ceng gou cheng de juan ji shen jing wang lao ;ran hou zhen dui xiang xiang zuo shou 、you shou 、jiao de yun dong he jing xi tai she ji yu kai zhan le shi yan ,huo qu le xiang guan nao dian shu ju ;zhi hou ,li yong nao dian shu ju xun lian chu ji yu juan ji shen jing wang lao de fen lei mo xing ,ce shi jie guo biao ming ,gai mo xing ping jun fen lei shi bie lv da dao le 82.81%,ju gao yu yi you de xiang guan fen lei suan fa ;zui hou ,jiang yi jian li de fen lei mo xing ying yong yu yun dong xiang xiang xin hao de zai xian fen lei ,she ji yu kai fa le nao ji jiao hu ying yong yuan xing ji tong ,qu dong ren -ji qi ren zhi jian de shi shi jiao hu ,bang zhu yong hu li yong yun dong xiang xiang kong zhi fang ren ji qi ren de tai shou 、qian jin deng yun dong zhuang tai .jin yi bu de ce shi jie guo biao ming ,ji qi ren dui yong hu kong zhi ming ling de ping jun shi bie lv da dao le 80.31%,cong er yan zheng le suo di fang fa ke yi dui yun dong xiang xiang nao dian shu ju jin hang jiao wei jing que de shi shi fen lei ,ke yi cu jin nao ji jie kou ji shu zai ren -ji qi ren jiao hu zhong de ying yong .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自软件学报的程时伟,周桃春,唐智川,范菁,孙凌云,朱安杰，发表于刊物软件学报2019年10期论文，是一篇关于运动想象论文,脑机接口论文,人机交互论文,深度学习论文,卷积神经网络论文,软件学报2019年10期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自软件学报2019年10期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：运动想象论文; 脑机接口论文; 人机交互论文; 深度学习论文; 卷积神经网络论文; 软件学报2019年10期论文;