基于稳态视觉诱发电位的在线脑机接口研究

• 作者: 董恩增 郭光瑞 陈超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 稳态视觉诱发电位 脑机接口 EmotivEPOC NAO机器人 典型相关性分析
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 154-159
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1504-0257

摘要

针对脑机接口中存在的抗噪声能力差、操作复杂的问题,利用便携式脑电采集设备Emotiv EPOC以及NAO机器人,搭建了一个抗噪能力较好的稳态视觉诱发在线脑机接口系统.该系统采用典型相关性分析进行稳态视觉诱发电位的频率识别.在线实验中受试者通过Emotiv控制NAO机器人运动,四类任务的准确率达到87.50%.在线实验没有回避周围的噪声,表明该系统具有较好的抗噪能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董恩增	天津理工大学自动化学院复杂系统控制理论及应用重点实验室	20	154	8.0	11.0
2	陈超	天津理工大学自动化学院复杂系统控制理论及应用重点实验室	4	14	2.0	3.0
3	郭光瑞	天津理工大学自动化学院复杂系统控制理论及应用重点实验室	1	6	1.0	1.0