肌电接口在消费者和健康应用中前景广阔,但目前它们受到不同用户之间性能差异和任务间通用性差的限制。为了解决这些限制,我们考虑在操作过程中不断适应的接口。尽管当前的自适应接口可以减少受试者之间的差异,但它们在任务之间的通用性仍然很差,因为它们在训练期间使用了特定于任务的数据。为了解决这一限制,我们提出了一种新范式,使用自然眼球注视作为训练数据来调整肌电接口。我们招募了 11 名受试者,使用从前臂肌肉测量的高密度表面 EMG 信号在 2D 计算机光标控制任务上测试我们提出的方法。我们发现我们的凝视训练范式和当前的任务相关方法之间的任务性能相当。这一结果证明了
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