基于KNN算法的脑电波控制全向机器人研究

• 作者: 宫熙禹 邬春学 郑梦
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电波 优势波 KNN 全向方位机器人
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 134-137,142
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 2138字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.12.033

摘要

文中使用便携式传感头戴设备获取原始脑电波,对其进行小波变换等操作,提取和重构出脑电波的各个波段.利用算法分类优势脑波,进行眨眼与疲劳眨眼的判定,最后使用KNN模式识别方法,对脑电波按照情绪进行分类,构建情绪模型,将提取出的特征值控制80c51核心的全向方位机器人运动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邬春学	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	108	416	10.0	15.0