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基于分类器的离散控制Matlab代码-BCIDiscreteControl:利用离散动作操控光标/神经假肢

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简介:
BCIDiscreteControl是一个使用分类算法在MATLAB中实现的项目,旨在通过离散动作精确控制光标或神经假肢。该工具为开发基于脑机接口的控制系统提供了有效的解决方案。 离散控制的Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci,必须先安装一些依赖项:BCI编码环境的一般原则包括使用Blackrock神经采集系统及其API(cbmex)来读取神经数据;Psychtoolbox通过cbmex文件进行图形/时序控制;以及Matlab代码用于管理任务流程、信号处理和数据保存等。 运行实验的命令为ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)。其中,task_name是一个包含有效任务名称的字符串,subject是包含主题ID的字符串(请使用test或Test以避免存储大量无用的数据),control_mode是一个整数{1-鼠标位置控制,2-鼠标操纵杆控制,3-完整卡尔曼滤波器,4-速度卡尔曼滤波器}。blackrock为一个标志位,若设置为true,则尝试使用Blackrock API获取神经数据;debug则用于调试环境的开启,在该模式下屏幕会变小等。

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客服
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  • Matlab-BCIDiscreteControl/
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    BCIDiscreteControl是一个使用分类算法在MATLAB中实现的项目,旨在通过离散动作精确控制光标或神经假肢。该工具为开发基于脑机接口的控制系统提供了有效的解决方案。 离散控制的Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci,必须先安装一些依赖项:BCI编码环境的一般原则包括使用Blackrock神经采集系统及其API(cbmex)来读取神经数据;Psychtoolbox通过cbmex文件进行图形/时序控制;以及Matlab代码用于管理任务流程、信号处理和数据保存等。 运行实验的命令为ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)。其中,task_name是一个包含有效任务名称的字符串,subject是包含主题ID的字符串(请使用test或Test以避免存储大量无用的数据),control_mode是一个整数{1-鼠标位置控制,2-鼠标操纵杆控制,3-完整卡尔曼滤波器,4-速度卡尔曼滤波器}。blackrock为一个标志位,若设置为true,则尝试使用Blackrock API获取神经数据;debug则用于调试环境的开启,在该模式下屏幕会变小等。
  • MatlabActogram小波
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    本代码利用Matlab实现对离散控制系统中Actogram数据进行小波分析,适用于生物节律研究与模式识别。 利用离散控制Matlab代码实现最大重叠离散小波变换(MODWT),该方法由Leise等人[1,2]创建并应用于确定活动开始时间。通过使用4抽头Daubechies子波,MODWT将每15分钟采样的动图数据分解为七个细节级别(D1-D7),每个级别对应特定的周期范围(如D3: 2-4小时)和一个近似粗尺度表示所有其他剩余信息。发病时间被定义为在特定日期中,在D3详细时间序列中的几个局部峰值之一,这些峰值围绕实际发病时刻。 参考文献: [1] Percival, D. B., Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press (2000), pp. 169-179. [2] Leise, T. L., et al., Wavelet Meets Actogram, J Biol Rhythms 28: 62-68 (2013). x(t): 每15分钟的动图计数 TW_i: 时间序列向量
  • Matlab系统-BCI
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    本项目基于Matlab开发,专注于离散控制系统的算法实现与仿真分析,特别适用于脑机接口(BCI)领域的研究和应用。 离散控制Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci,必须先安装一些依赖项:BCI编码环境一般遵循以下原则: 1. 使用Blackrock神经采集系统及API(cbmex)读取神经数据。 2. 通过Psychtoolbox和cbmex文件控制图形/时序操作。 3. 利用Matlab代码管理任务流程,进行信号处理并保存数据。 运行实验的命令为`ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)`。其中: - `task_name` 是包含有效任务名称的字符串; - `subject` 包含主题ID(建议使用“test”或“Test”,以避免不必要的大量数据存储); - `control_mode` 为整数,表示不同的控制模式:1代表鼠标位置控制,2代表鼠标操纵杆控制,3和4分别对应完整卡尔曼滤波器及速度卡尔曼滤波器; - `blackrock` 是一个标志位,当其值设为true时尝试使用BlackrockAPI获取神经数据; - `debug` 也是一个标志位,在调试模式下设置成true可以调用调试环境,并使屏幕变小等。
  • 型PID
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    离散型PID控制器是一种用于工业自动化和过程控制中的算法实现,它通过比例、积分、微分三个参数对系统的误差进行连续调节,以达到稳定系统输出的目的。该控制器将模拟信号转换为数字信号,在计算机控制系统中广泛应用。 离散PID控制器在工业自动化领域广泛应用,它通过比例(P)、积分(I)及微分(D)三个部分来调整系统响应。文件“dPID.m”与“untitled.mdl”可能是在MATLAB或Simulink环境中实现该控制算法的源代码和模型。 理解PID控制器的基本原理至关重要:这种控制器持续调节输出,以减小实际值与期望值之间的误差。比例项(P)应对当前误差,积分项(I)处理累积误差,而微分项(D)预测未来趋势的变化。这样的组合使PID能够快速、稳定地控制各种系统的动态行为。 离散PID控制器是将连续时间域的算法转换到数字计算机适用的形式,采样更新而非持续进行。其计算公式通常为: `u(k) = u(k-1) + Kp*e(k) + Ki*∑e(i) + Kd*(e(k) - e(k-1))` 这里,`u(k)` 是第k次采样的控制量,`e(k)` 代表误差值,而 `Kp`, `Ki`, 和 `Kd` 分别是比例、积分和微分增益。公式中的其他部分表示误差的累加与差分。 在MATLAB或Simulink中,“dPID.m”文件可能是一个用M脚本语言编写的离散PID控制器函数,而“untitled.mdl”则可能是包含该控制器模块的系统模型。通过这两个文件可以进行以下操作: 1. **参数配置**:设置比例、积分和微分增益以优化控制性能。 2. **模拟测试**:使用模型对控制器性能进行仿真验证,确保其满足设计要求。 3. **实时应用**:如果模型被设定为与硬件接口,则可将其应用于实际系统中实施闭环控制。 离散PID控制器的设计需要考虑多个关键因素,如采样时间的选择、积分饱和的处理以及防止振荡的方法。过短或过长的采样时间都可能影响系统的性能;而积分项可能导致输出超出限制范围,必须采取限幅措施来解决这一问题。此外,微分项可能会导致系统不稳定,需通过适当减少增益或其他技术手段加以改善。 离散PID控制器因其强大的灵活性和实用性,在各种工程应用中被广泛采用。通过对“dPID.m”与“untitled.mdl”的深入理解及使用,可以更好地掌握其理论基础和技术实践。
  • Matlab-应腿式机人: Legged-Robot
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    本项目提供了一套基于MATLAB的离散控制系统代码,专为研究与开发四足机器人(Legged-Robot)而设计。通过精确控制算法,实现对复杂地形的有效导航和稳定移动。 这是在EPFL的腿机器人课程中的最终项目成果,涵盖了双足步行机器人的动力学建模与分析。 为了运行步行机器人的仿真,请转到主文件夹中的main.m文件。 如需调整行走速度,在control文件夹内的control_hyper_parameter.m中可以找到不同速度所需的参数设置。提供的速度包括0.4m/s、0.6m/s、0.8m/s、1.0m/s、1.2m/s和1.5m/s。 运行特定速度的代码时,只需取消对应其他速度下被注释掉的相关参数即可,默认情况下使用的是最低行走速度(即0.4m/s)。 若想查看每个时间步骤内的离散平均速度而非连续曲线v_h,在MATLAB中可以执行相应的命令输出每一步的平均值。 要向机器人添加外部扰动,需进入control文件夹中的control.m,并取消注释u_ext = perturbation(q, step_number)这一行代码。 通过analyst.m和analyge_2.m两个脚本将显示用于分析的数据图表。如希望更清晰地观察每个图,请使用main.m中analyze_2(sln)的相应命令。 若想直观查看所有图形,可直接执行analyze(sln)指令。
  • PID.zip_pid 与SimulinkPID仿真
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    本资源提供PID控制器在离散控制系统中的应用介绍,并通过Simulink进行离散PID仿真实验,帮助学习者深入理解PID控制原理及其在实际工程问题中的实现方法。 Simulink 对离散控制系统的仿真效果很好。
  • Matlab-ECH-267: 高级过程
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    本课程为ECH-267《高级过程控制》提供基于Matlab的离散控制系统实现代码,涵盖控制器设计、系统仿真与分析。 该项目的目标是设计、开发并实现基于模型预测控制(MPC)的机械臂轨迹生成器。理想的结果是在机器人的非线性离散动力学模型上应用MPC,并通过最优控制原理为机器人生成遵循其运动特性的轨迹。项目的第二个目标是进一步开发一种能够按照“最佳”路径执行任务的控制器。如果时间允许,还需为该机器人设计传感器模型并考虑障碍物问题,在检测到障碍物的情况下实时调整机器人的行进路线。 系统规格如下: - 作业系统:Windows10 - MATLAB版本:R2020a - CasADi版本:v3.5.5 项目大纲包括以下内容: 1. 设计机器人模型的CAD图纸; 2. 将CAD模型导入到MATLAB中; 3. 学习如何在MATLAB中为机器人的运动制作动画; 4. 实施倒立摆、手推车杆和双倒立摆的MPC(使用CasADi); 5. 研究DH参数建模方法; 6. 分析速度运动学,即操纵器雅可比行列式的研究与应用; 7. 开发一个3自由度机器人的正向及逆向动力学模型,并利用Lagrange方程进行分析; 8. 在MATLAB中测试开发的动力学模型。 此项目的最终目标是通过上述步骤和工具的使用,实现对非线性系统的有效控制。
  • 时滞系统MATLAB.zip
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    本资料包包含一系列用于分析和设计离散时滞系统控制器的MATLAB代码。适用于研究与教学用途,帮助用户掌握相关算法实现细节。 版本:MATLAB 2019a 领域:基础教程 内容:【控制】离散时滞系统 MATLAB 代码.zip 适合人群:本科生、硕士生等教研学习使用
  • Matlab-DER_Book_Codes:与《弹性杆学入门》配套仓库
    优质
    本代码库包含用于《离散弹性杆的运动学入门》的MATLAB程序,旨在辅助读者理解和实现书中讨论的离散控制系统概念。 离散控制Matlab代码DER_Book_Codes该存储库随附有《离散弹性杆的运动学入门》一书。 2017年11月12日,该存储库包含两个文件夹:(1)DER_C++(包括DER源代码),和(2)DER_Book_Examples(在MATLAB中生成图形的实用程序文件)。我们使用这些代码模拟了一些简单的问题。如果要使用DER,请引用相应的论文。 我们的示例旨在与以下书籍配合使用:“离散弹性杆的运动学入门”,作者为MKJawed、A.Novel和O.OReilly。该代码仅适用于Linux或OSX,不适用于Windows(但您可以尝试使用cygwin或其他类似工具)。不幸的是,此代码库没有得到积极维护。 需要以下库:提升1.47、TCLAP 1.2.1、LIBPNG 1.0.6和ZLIB 1.2.7。编译器要求为gcc-4.4和g++-4.4。您可以选择编辑“bashrc”(在Linux中)来设置环境变量以使用这些库。