【摘 要】
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为了实现便携式实时处理的实用型脑-机接口（BMI）,提出了一种基于概率神经网络（PNN）的锋电位信号实时分类算法,并完成了该算法基于现场可编程门阵列（FPGA）的实现.该算法通过训练数据
【机 构】
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浙江大学生物医学工程与仪器科学学院,浙江大学求是高等研究院
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为了实现便携式实时处理的实用型脑-机接口（BMI）,提出了一种基于概率神经网络（PNN）的锋电位信号实时分类算法,并完成了该算法基于现场可编程门阵列（FPGA）的实现.该算法通过训练数据的快速导入完成PNN的训练,再由PNN实现锋电位的分类工作.文中通过调用FPGA片上DSP48Es资源实现单精度浮点的乘加运算,采用并行流水结构加速向量间距离的计算,通过查找表和坐标旋转数字计算方法完成PNN激活函数的准确逼近.实验结果表明,在完成高达93.82%准确率的情况下,基于FPGA的PNN实现方法比基于Matla
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