机构名称：
¥ 1.0
脑机接口（BCI）是一种通过分析脑电信号识别个体意图或状态，进而控制计算机或机器的技术，广泛应用于各个领域。然而，脑机接口的研究多集中在运动想象方面，而对主动运动的研究多集中在上肢运动方面，而对下肢运动的研究多集中在静态或单一动作方面。因此，本研究基于动态环境下的脑电信号开发了对步行行为（1：步行，2：上楼，3：下楼）进行分类的深度学习模型，以验证对动态状态下的脑电信号进行分类的可能性。我们开发了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）的模型。该模型获得了82.01%的平均识别性能，其中步行的平均准确率为93.77%，上楼的平均准确率为76.52%，下楼的平均准确率为75.75%。预计未来可以设计出各种旨在帮助残疾人和老年人的机器人设备，它们具有多种功能，例如人机交互、物体操纵和利用 BCI 进行控制的路径规划。
基于EEG的步态识别分类CNN用于脑机接口...
主要关键词
相关文件推荐
