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摘要:
基于脑电(EEG)的脑机接口(BCI)是在人脑和计算机或其它电子设备之间建立不依赖于常规大脑信息输出通路(外周神经和肌肉组织)的全新对外信息交流和控制技术.文中提出了基于mu节律能量为脑电特征的意识任务分类思想,对被测试者想象左右手运动的脑电mu节律能量(二阶矩)及其动态变化情况进行研究.实验结果表明,基于mu节律能量的想象左右手运动意识识别和分类的正确识别率可达85%.二阶矩计算简单,而且可在线计算,故可以认为,基于mu节律能量为脑电特征的意识任务分类在脑机接口的应用中有较高的实用价值.
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空间复杂度
有效场强
脑-计算机接口
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于mu节律能量的运动意识分类研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 mu 节律 脑机接口 脑电 运动想象 特征提取 分类
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 157-159
页数 3页 分类号 TP18
字数 2258字 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
mu 节律
脑机接口
脑电
运动想象
特征提取
分类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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