Advertisement

运动想象脑机接口源码复现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
运动想象脑机接口源码复现项目致力于重现和优化基于运动想象的脑电波信号处理技术的开源代码，旨在促进非侵入式大脑与计算机交互的研究与发展。 本段落介绍了一种基于TensorFlow的网络模型EEG-TCNet，在BCI IV-2a数据集上进行四分类任务的应用。该模型旨在提高嵌入式运动想象脑机接口中的时间卷积网络准确性，相关研究详见论文《EEG-TCNet: An Accurate Temporal Convolutional Network for Embedded Motor-Imagery Brain–Machine Interfaces》。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 运动想象脑机接口源码复现
    优质
    运动想象脑机接口源码复现项目致力于重现和优化基于运动想象的脑电波信号处理技术的开源代码，旨在促进非侵入式大脑与计算机交互的研究与发展。 本段落介绍了一种基于TensorFlow的网络模型EEG-TCNet，在BCI IV-2a数据集上进行四分类任务的应用。该模型旨在提高嵌入式运动想象脑机接口中的时间卷积网络准确性，相关研究详见论文《EEG-TCNet: An Accurate Temporal Convolutional Network for Embedded Motor-Imagery Brain–Machine Interfaces》。
     
  • 2011年的基于运动想象脑电的在线脑机接口实验
    优质
    本研究于2011年开展，专注于开发和测试一种基于运动想象的在线脑机接口系统，通过分析用户大脑活动实现人机交互。 我们设计了一种基于运动想象脑电信号的在线机器人控制系统来研究和应用脑机接口技术。该系统包含USB脑电放大器、开放接口的数据采集平台以及实验环境、小波变换与AR模型系数特征提取算法，还有用于控制机器人的电路及机器人本身。20名参与者在该系统上完成了共计80次的在线试验，我们比较分析了三种不同手部运动想象产生的脑电信号，并发现这些信号对机械手进行操作时的平均准确率分别达到了85%、88%和90%。 这项工作为基于脑电波信号实现机器人控制提供了新的途径，并且有助于提高识别精度。此外，该系统还简化了在线脑机接口技术的研究及实际应用过程。
     
  • 运动想象_Motor(random)_随机_
    优质
    运动想象_Motor(random)_随机_是一款创新的应用程序或游戏，它通过随机选择身体动作，鼓励用户进行多样化的体育活动和创意舞蹈练习，旨在提高用户的身心健康与想象力。 运动想象实验范式采用伪随机方法，在EPrime 3.0软件上运行。
     
  • 基于Python的运动想象脑电信号分类实现
    优质
    本研究利用Python编程语言进行开发，专注于运动想象任务中脑电信号的特征提取与模式识别技术，以提高分类准确率。 本研究使用了BCI Competition IV Dataset1公开数据集。该数据集包含了详细的脑电信号记录和相关信息。我们的工作涵盖了对这些信号的预处理、CSP特征提取、特征选择以及SVM分类等方面的内容。
     
  • 基于LSTM的运动想象脑电分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于长短时记忆网络（LSTM）的算法，用于提升运动想象任务中脑电信号的分类准确率，为脑机接口技术的应用提供了新思路。 脑机接口是一种通过特定手段提取脑电信号，并利用信号处理算法解码、分析大脑信号的技术，以识别人脑活动。为了提高二分类运动想象脑电信号的识别准确率，本段落提出了一种基于LSTM神经网络的脑电信号分类方法。通过对2003年BCI国际竞赛公开数据进行验证，实验结果表明，LSTM神经网络训练出的模型具有良好的效果，平均分类准确率达到接近90%。
     
  • 基于运动想象脑电的多特征融合解码(Matlab代码实现).rar
    优质
    本资源提供了一套基于Matlab编程的工具包，用于解析和处理运动想象脑电信号。通过多种特征融合技术提高解码精度，适用于科研人员及学生进行相关研究与学习。 针对运动想象脑电信号，在时频域采用小波变换法提取特征向量，在空间域使用共空间模式（CSP）进行特征抽取。之后利用支持向量机（SVM）对单一特征及融合后的特征分别进行识别，并对比分析其分类准确率。
     
  • 运动想象脑电信号的特征提取与分类方法研究_信号分类_运动想象脑电信号特征提取及分类_脑电_
    优质
    本研究聚焦于运动想象脑电信号的处理技术，包括特征提取和分类方法。通过深入分析信号特性，优化现有算法以提高分类准确性，旨在推动脑机接口领域的发展。 运动想象脑电信号特征提取及分类研究探讨了如何从复杂的脑电数据中提取有效的特征，并将其应用于信号的分类过程，以提高对人类大脑活动的理解与应用效率。这项工作对于神经科学、康复医学以及人机交互等领域具有重要意义。通过分析和处理特定类型的脑电信号（运动想象），研究人员能够开发出更精确且高效的算法模型，进一步推动相关领域的技术进步和发展。
     
  • 基于运动想象的脑电CSP-SVM二分类方法
    优质
    本研究提出一种基于运动想象的脑电C CSP-SVM二分类方法，通过优化特征提取和模式识别过程，提高了脑机接口系统的分类准确率。 基于一个公开数据集和一个BCI竞赛数据集提供了一个SVM-CSP运动想象二分类的示例。该示例涵盖了脑电CSP特征提取、运动想象支持向量机分类以及bbci和biosig工具箱的应用。
     
  • VHDR格式运动想象脑电图（EEG）数据集下载
    优质
    这是一个提供VHDR格式运动想象脑电图（EEG）数据集的资源页面，方便研究人员和学生下载用于相关研究与学习。 该数据集包含运动意象脑电图 (EEG) 数据，这些数据由匈牙利科学院自然科学研究中心（TTK）记录。在9名自愿健康受试者的参与下，总共进行了25项实验。 对于EEG数据的采集，遵循10-20国际标准，并使用64通道ActiChamp放大器系统（Brain Products GmbH, Gilching, 德国）与actiCAP EEG帽配合使用。POz作为参考电极，因此有63个电极可以用于数据记录。在实验准备过程中测量了脑电图电极的阻抗并保持其低于30kΩ，并将这些值保存于相应的文件中。 受试者坐在一台20英寸宽屏液晶显示器前进行观看，屏幕距离约为70-130厘米。我们使用配备法拉第笼屏蔽的房间作为实验地点，同时也利用了没有电屏蔽的普通房间。通过采用非屏蔽的标准房间环境，我们的目标是模拟Cybathlon比赛中的条件。 原始脑电图信号由BrainVision Recorder程序（版本：1.22.0001）记录，并未使用额外的软件或硬件滤波器进行处理。
     
  • 基于支持向量机的运动想象脑电信号分类方法
    优质
    本研究提出了一种基于支持向量机（SVM）的算法，专门用于分析和分类运动想象诱发的脑电信号，以提高BCI系统性能。 基于支持向量机框架的运动想象脑电分类由廖祥与尹愚提出。一个脑-机接口（BCI）系统需要有效的在线处理机制来实时分析和分类大脑活动状态。本段落中，我们介绍了一种方法。