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文中使用便携式传感头戴设备获取原始脑电波,对其进行小波变换等操作,提取和重构出脑电波的各个波段。利用算法分类优势脑波,进行眨眼与疲劳眨眼的判定,最后使用KNN模式识别方法,对脑电波按照情绪进行分类,构建情绪模型,将提取出的特征值控制80c51核心的全向方位机器人运动。
基于KNN算法的脑电波控制全向机器人研究
【摘 要】
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文中使用便携式传感头戴设备获取原始脑电波,对其进行小波变换等操作,提取和重构出脑电波的各个波段。利用算法分类优势脑波,进行眨眼与疲劳眨眼的判定,最后使用KNN模式识别
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,克里斯蒂安斯塔德大学信息与计算机工程学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2015年12期
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