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通讯 * Samaa S. Abdulwahab电气工程系，伊拉克巴格达大学。电子邮件：316393@student.uotechnology.edu.iq摘要人类大脑与环境通信的能力通过使用基于脑部计算机界面（BCI）的机制已成为现实。脑电图（EEG）已成为一种非侵入性的大脑连接方式。传统上，这些设备用于临床环境中来检测各种脑部疾病。但是，随着技术的进步，Emotiv和Neurosky等公司正在开发低成本，易于便携的基于EEG的消费级设备，这些设备可用于游戏，教育等各种应用领域。本文讨论了已应用脑电图的部分，以及它如何证明对患有严重运动障碍，康复的人以及与外界进行交流的一种形式有益。本文研究了SVM，K-NN和决策树算法对EEG信号进行分类的使用。为了最小化数据的复杂性，最大重叠离散小波变换（MODWT）用于提取EEG特征。使用滑动窗口技术计算每个窗口样本中的平均值。向量机（SVM），K-Nearest邻居，并优化决策树加载特征向量。关键字：EEG，BCI，运动图像，MODWT，SVM，K-NN，决策树，Emotiv Epoc+
基于最大值的EEG电动机构成BCI系统...
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