论文摘要
传统的脑机接口(Brain Computer Interface, BCI)有许多不足,如基于运动想象的BCI需要受试者进行大量练习;基于P300位的BCI需要多次重复闪烁;基于SSVEP的BCI上的控制命令数量受刺激频率及其他因素影响.为此,研究人员提出了混合脑机接口(hybrid Brian Computer Interface, hBCI).本文主要讨论了hBCI的研究进展,综述了常见的三种hBCI类型,分别是基于多种大脑模式的hBCI、基于多种感官刺激的hBCI、基于多种信号的hBCI,通过分析最新的hBCI系统的一般原理、刺激范式、实验结果、优点和应用,发现利用hBCI技术可以提高BCI的分类准确率,增加控制命令的数量,明显优于单一模态的BCI.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李自娜,徐欢,潘家辉
关键词: 混合脑机接口,电位,控制命令,分类准确率
来源: 计算机系统应用 2019年09期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,医药卫生科技
专业: 生物学,生物医学工程,电信技术
单位: 华南师范大学计算机学院,华南师范大学软件学院
基金: 国家自然科学基金(61876067),国家自然科学基金青年科学基金(61503143),广州市科技计划项目珠江科技新星科技创新人才专项(201710010038)~~
分类号: TN911.7;R318
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007037
页码: 1-8
总页数: 8
文件大小: 918K
下载量: 382
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