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摘要：自人类历史开始以来，人们就一直着迷于这样一种概念：他们可以通过简单的“思考”的力量来影响周围的环境。由于过去几十年脑机接口 (BCI) 技术的发展，这一目标越来越接近现实。人类大脑内部发生的持续活动可以转化为各种命令，这些命令既可用于通信，也可用于通过使用 BCI 系统来操作外部设备。该过程从捕获脑信号开始，可以以侵入式或非侵入式方式进行。在数据收集之后的下一个阶段是处理信号，以获得与用户执行任务的意图相关的相关元素。基于 BCI 的神经康复模型使用来自大脑的 EEG 信号和来自肌肉的 EMG 信号来开发基于 BCI 的神经康复模型，该模型将任何生物信号与脑信号相结合，从而使机器人辅助系统更好地工作。为此，我们使用了基于试验的频带功率相关 (BPC) 衍生的 EEG-EMG 混合技术，该技术对 BCI 系统中的运动任务进行分类。结合 EEG 和 EMG 信号以及皮质肌肉相互作用来激活手外骨骼装置，并评估其对中风患者的可行性。我们计算用于对右手和左手运动进行分类的 BPC。
基于 EEG-EMG 频带功率相关 (BPC) 的 BCI
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