Journal: Advances in Computer and Autonomous Intelligence Research DOI: 10.32629/acair.v4i3.21369
Abstract
为了推动运动想象脑机接口在神经康复等领域的临床转化与产业化应用,解决运动意 图精准识别的关键技术问题,本文围绕运动想象脑电信号(EEG)的处理与分类识别展 开系统研究。通过解析脑电信号的事件相关去同步/同步特性,综合运用时域、频域 及时频联合方法开展预处理与特征提取工作,并对比分析不同分类算法的性能差异, 深入探究相关技术的应用价值与局限性。研究结果表明,本文提出的技术方案可有效 实现运动意图的精准识别,为脑机接口系统的多场景应用提供了理论参考与技术支撑 。
Keywords
运动想象;特征提取;脑机接口
Full Text
PDF - Viewed/Downloaded: 3 TimesReferences
[1] 蒋咏春,尹浚骁,赵碧仪,等.运动想象脑机接口技术在脑卒中后运动功能康复中的应 用[J].康复学报.2023,33(6):562-570.
[2] 桑振华,薛司洋,魏宸铭,等.基于脑机接口的脑血管病后肢体运动功能康复研究进展 [J].中国卒中杂志.2025,20(1):63-69.
[3] 姜耿,赵春临.基于EEG的脑机接口发展综述[J].计算机测量与控制,2022,30(7):1- 8.
[4] S.Kumar,A.Sharma,T.Tsunoda.Brainwaveclassificationusinglongshort- termmemorynetworkbasedOPTICALpredictor[J].ScientificReports,2019,9:9153.
[5] H.Yuan,B.He.Brain-computer interface using sensorimotor rhythms: Current state and future perspectives[J].IEEE Transactions Biomedical Engineering,2014,61(5):1425-1435.
[6] A.Saimpont,F.Malouin,B.Tousignant,et al.Motor imagery and aging[J].Journal of Motor Behavior.2013,45:21-28.
[2] 桑振华,薛司洋,魏宸铭,等.基于脑机接口的脑血管病后肢体运动功能康复研究进展 [J].中国卒中杂志.2025,20(1):63-69.
[3] 姜耿,赵春临.基于EEG的脑机接口发展综述[J].计算机测量与控制,2022,30(7):1- 8.
[4] S.Kumar,A.Sharma,T.Tsunoda.Brainwaveclassificationusinglongshort- termmemorynetworkbasedOPTICALpredictor[J].ScientificReports,2019,9:9153.
[5] H.Yuan,B.He.Brain-computer interface using sensorimotor rhythms: Current state and future perspectives[J].IEEE Transactions Biomedical Engineering,2014,61(5):1425-1435.
[6] A.Saimpont,F.Malouin,B.Tousignant,et al.Motor imagery and aging[J].Journal of Motor Behavior.2013,45:21-28.
Copyright © 2026 王烁, 李帅, 张捷睿, 李文光, 陆强
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
