脑机接口CCA-FBCCA算法用于机械臂控制的Python源码-cca与fbcca算法

简介：
这段代码实现了一种名为CCA-FBCCA的脑机接口算法，专门应用于机械臂控制系统。使用Python编写，其中包含了CCA（Canonical Correlation Analysis）和FBCCA (Filtered Brain-Computer Communication Algorithm)两种关键算法的具体源码。 SSVEP-BCI系统通常采用固定的计算时间和静态窗口停止方法来解码EEG信号，这限制了系统的效率。为了解决这个问题，本段落提出了一种自适应FBCCA算法，该算法利用贝叶斯估计动态确定最佳数据长度以预测结果，从而能够灵活应对不同试验和个体间的差异，并显著提高了系统运行的有效性。 基于此方法，我们构建了一个脑控机械臂抓取生命辅助系统。在实验中选择了20名受试者进行了400次测试。大量实验证明了该系统的有效性，平均识别成功率为95.5%，表明其具备应用于实际场景的潜力。 通过使用大脑控制机械臂来抓取所需物品，这一技术可以为残疾人提供日常生活帮助，并提升他们的生活质量。未来研究中，SSVEP自适应FBCCA解码算法有望与运动成像脑机接口解码方法结合，构建辅助系统以支持因脑卒中导致的上肢或下肢功能障碍患者的康复治疗，从而重建大脑和肢体之间的连接关系。