基于脑电信号神经反馈控制智能小车的研究

• 作者: 伏云发 李松 熊馨
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 关键词: 脑电神经反馈 脑控机器人 运动想象 多特征融合 多分类器决策
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 15-24
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1001-5515.201612080

摘要

为了提高基于运动想象(MI)的脑控智能小车的控制性能,本文提出一种基于脑电(EEG)信号神经反馈(NF)控制智能小车的方法.采用MI心理策略,通过实时呈现该心理活动相关EEG信号特征的能量柱形图给受试者,训练受试者快速掌握MI技能并调节其EEG信号的活动,并以MI多特征融合和多分类器决策相结合的方法,从而在线脑控智能小车.训练组(试验前接受设计的反馈系统训练)取得平均、最高和最低的识别指令准确率分别为85.71％、90.47％和76.19％,对照组(不接受训练)对应的准确率分别为73.32％、80.95％和66.67％;训练组平均、最长和最短用时分别为92 s、101 s和85 s,对照组对应的用时分别为115.7 s、120 s和110s.通过以上试验研究结果,期望本文可为后续基于MI的EEG信号NF控制智能机器人的开发提供新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伏云发		21	53	4.0	7.0
2	李松		7	39	3.0	6.0
3	熊馨		11	22	2.0	4.0