基于脑肌电信号的机械臂控制方法与实现

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针对脑-机接口目前存在的输入信息源单一、特征识别准确率低、输出控制指令少的问题,提出一种基于脑肌电信号的机械臂控制系统;首先对单侧手臂肌电信号和左右手运动想象脑电信号进行同步采集,然后分别进行特征提取和分类识别;并最终将分类模型应用于机械臂的多指令实时控制中;实验结果表明:20名被试者均实现了机械臂的多指令实时控制,且各动作识别准确率平均达到了95%以上;该系统模型丰富了混合脑-机接口的多样性,为脑-机接口在机械臂的控制应用提供了理论依据和实践基础。
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