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摘要：最近有研究表明，需要设计智能结构，例如智能房屋，以便以不同的方式进行控制。由于它对某些无法接触需要与人类直接交互的控制单元的人很有用，因此需求量很大。在本文中，我们提出并开发了一种新的基于增强型脑电图 (EEG) 的智能结构设置，可用于帮助有或无疾病的人以轻松舒适的方式控制设备。十个年龄范围广泛（20-65 岁）且男女不限的人积极参与了这项研究。因此，本研究采用了八个 EEG 通道来覆盖大脑的大部分区域，所采用的协议适用于残疾人和行动不便的人。为广泛的参与者找到标准或共同特征是一项挑战。为了缓解这种情况，使用重建独立成分分析 (RICA)（传统独立成分分析 (ICA) 的改进技术）来获得最佳特征。此外，所提出的改进型支持向量机 (SVM) 模型将选定的特征分为不同的类别，能够消除导致错误分类的高噪声和重叠。所识别的类别负责根据参与者状态启动智能房屋的执行器。使用 MATLAB 和嵌入式系统实时将多通道 EEG 数据分类为脑电波成分、结果可视化和设备控制。使用所提出的模型，类别之间只有一种重叠情况，而使用传统 SVM 则有 74 种重叠情况。因此，错误分类的结果达到零，所提出的模型能够基于脑电波控制智能房间，总体准确率达到 98%。随着未来的改进，所获得的研究结果将促使使用所建议的基于 EEG 的智能结构，这可能对不动的人有帮助。
基于脑电信号的智能结构设计与实现
主要关键词
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