【摘 要】
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为解决偏瘫患者在主动康复训练中对上肢外骨骼的控制难题,提出一种基于单次运动想象的脑电信号分类方法,并将其应用于自主研发上肢外骨骼的实时控制中。针对脑电信号信噪比低
【机 构】
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浙江工业大学工业设计研究院,浙江大学现代工业设计研究所
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为解决偏瘫患者在主动康复训练中对上肢外骨骼的控制难题,提出一种基于单次运动想象的脑电信号分类方法,并将其应用于自主研发上肢外骨骼的实时控制中。针对脑电信号信噪比低、个体差异较大的问题,提出一种改进的共同空间模式(Common spatial pattern,CSP)特征提取算法,并结合支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,实现对单次运动想象脑电信号的分类;使用此分类方法对两种不同试验范式建立分类模型,并对其分类表现进行评估;将较好分类表现的分类模型应用于上肢外骨骼的实时控制中,验证方法的可行性。所有被试对上肢外骨骼控制的平均成功率达到87.12%±2.03%。试验结果表明,基于所提出的运动想象分类方法,可以实现上肢外骨骼的准确控制,并为面向康复训练的脑机接口技术提供了理论依据和实践基础。
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