机构名称：
¥ 1.0
开发委员会和用于测试运动图像命令的六型机器人机器人。测试系统以检测闭合和打开左右手的想象运动以控制机器人的运动。与运动任务相关的脑电图（EEG）信号在人体感觉运动皮层上感测。接下来，Sockit处理数据以识别允许受控机器人运动的命令。使用F3，F4，FC5和FC6传感器的MI-EEG信号的分类是使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆（LSTM）网络的混合体系结构进行的。此方法利用深度学习识别模型来开发实时嵌入的BCI系统，其中信号处理必须是无缝且精确的。在创建和公共科学数据集中使用K折的交叉验证评估所提出的方法。我们的数据集由从四个测试受试者获得的2400次试验组成，持续了三秒钟的关闭和开放式运动的想象。使用我们的数据和最先进的数据集，识别任务分别达到84.69％和79.2％的精度。数值结果支持Motor图像可以成功地应用于BCI系统中，以控制移动机器人和相关应用，例如智能车辆。
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