机构名称：
¥ 1.0
摘要：眼电图 (EOG) 信号已广泛应用于人机界面 (HCI)。文献中提出的 HCI 系统使用自行设计或封闭的环境，这限制了潜在用户和应用的数量。在这里，我们提出了一个使用 EOG 信号对四个方向的眼球运动进行分类的系统。该系统基于开源生态系统、Raspberry Pi 单板计算机、OpenBCI 生物信号采集设备和开源 Python 库。设计的系统提供了一种廉价、紧凑且易于携带的系统，可以复制或修改。我们使用最大、最小和中位数试验值作为特征来创建支持向量机 (SVM) 分类器。在 10 名受试者中，有 7 名受试者对上下左右运动的在线分类平均准确率为 90%。该分类系统可用作 HCI 的输入，即用于瘫痪患者的辅助交流。
传感器
主要关键词
相关文件推荐
