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微美全息开发基于混合信号BCI脑机接口技术的人形控制系统|每日速看

发布时间:2023-05-04 11:47:32 来源:砍柴网 责任编辑:caobo

近年来,混合BCI技术在脑机接口领域中逐渐得到了广泛应用,其结合多种互补信号源,如肌电图(EMG)、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)和稳态视觉诱发电位(SSVEP)等,通过数据融合技术来提高准确性和鲁棒性。混合BCI技术因其可以记录和分析多个互补信号,使用数据融合技术并结合机器学习算法来融合这些信号,已经成为了一种重要的技术框架。据悉,WIMI微美全息在混合BCI技术领域取得了重大进展,开发了一款基于混合BCI脑机接口的人形控制系统。

资料显示,微美全息混合BCI脑机接口的人形控制系统的技术实现路径包括多个步骤。首先,需要使用多个传感器来记录多个互补信号,如肌电图(EMG)、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)和事件相关去同步(ERD)、稳态视觉诱发电位(SSVEP)以及近红外光谱(NIRS)。这些传感器记录下的信号需要进行预处理,以去除干扰信号、降噪等。接着,使用机器学习算法对信号进行特征提取、信号分类等操作,从而实现对脑机接口信号的准确解码。最后,将解码的结果映射到人形机器人控制上,实现对人形机器人的控制。

相较于传统的BCI技术,WIMI微美全息混合BCI脑机接口的人形控制系统具有多个优势。首先,通过记录和分析多个互补信号,可以更全面地获取大脑的活动信息,从而提高解码的准确性和鲁棒性。其次,数据融合技术可以进一步提高系统的鲁棒性和可靠性,避免单一信号的特异性导致的识别误差。此外,机器学习算法的运用可以进一步提高解码速度和准确性,从而提高信息传输速率。最后,基于混合BCI技术的人形控制系统可以实现更加自然、精准的控制,可以应用于机器人辅助、残障人士辅助等多个领域。


【资料图】

相对于传统BCI技术,混合BCI技术具体优势如下:

提高了准确性和鲁棒性:混合BCI技术利用多个互补的信号源,如如肌电图(EMG)、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)和稳态视觉诱发电位(SSVEP)事件相关去同步、等,通过数据融合技术来提高准确性和鲁棒性。与单一信号源相比,多个信号源可以提供更全面、更可靠的信息,从而提高系统的准确性和鲁棒性。

增强了信息传输速率:传统BCI技术中,单一信号源可能无法提供足够的信息来实现高速的人机交互。而混合BCI技术结合了多个信号源,可以增强信息传输速率,从而实现更快速、更自然的人机交互。

改善了适用性和可操作性:混合BCI技术利用多个信号源的优势,可以提高系统的适用性和可操作性。例如,某些用户可能无法通过单一信号源进行有效的交互,但是多个信号源的结合可以提供更多选择,更容易实现有效的交互。

提高了训练效率:传统BCI技术中,单一信号源的训练通常需要大量的时间和努力。而混合BCI技术可以利用多个信号源的优势,通过数据融合技术来提高训练效率,从而更快地实现可靠的交互。

混合BCI的技术框架主要是基于信号采集、信号预处理、特征提取、特征选择和分类器训练等技术。通过综合使用多个信号源和机器学习算法,可以实现更高的控制精度和鲁棒性。WIMI微美全息的混合BCI人形控制系统使用多种信号源,包括肌电图(EMG)、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)和近红外光谱等,通过数据融合技术将这些信号源结合在一起,一方面提高了控制系统的准确性和鲁棒性。同时,该系统还具有高速的信息传输能力,使用户可以通过简单的思维命令实现自然、高效的人机交互。

微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI的技术框架和具体实现路径可以分为以下几个步骤:

信号采集:使用多个传感器采集多个互补的信号源,例如肌电图(EMG)、脑电图(EEG)、眼电图(EOG)、事件相关去同步(ERD)、稳态视觉诱发电位(SSVEP)和近红外光谱(NIRS)等。这些信号源可以提供不同的信息,例如肌肉运动、大脑活动、注意力等。

信号预处理:对采集到的信号进行预处理,例如去噪、滤波、特征提取等,以提高信号的质量和准确性。例如,可以使用常用的预处理方法如平均去除、带通滤波、小波变换等来减少信号噪声和提取有用的特征。

特征提取:使用机器学习算法从预处理后的信号中提取特征,例如时域特征、频域特征、小波变换等。这些特征可以提供有关大脑或肌肉运动的重要信息。

特征选择:根据特征的重要性进行特征选择,以减少特征的数量和计算复杂度。例如,可以使用基于正则化的稀疏化方法来选择重要的特征。

分类器训练:使用训练集对分类器进行训练,例如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等。分类器可以将输入信号映射到指定的动作或命令。

系统集成:将所有组件集成到一个完整的系统中,包括信号采集、预处理、特征提取、特征选择和分类器训练。系统可以与外部设备(例如机器人、假肢或游戏控制器)进行通信,并将命令或动作发送到设备。

微美全息混合BCI脑机接口人形控制系统还具有良好的适用性和可操作性,可以适应不同用户的需求和特点。该系统的训练效率也很高,用户可以在短时间内完成训练,并快速达到可靠的交互效果。

WIMI微美全息混合BCI脑机接口人形控制系统具有广泛的应用前景。例如,它可以被应用于残障人士的康复和辅助治疗,通过对残障人士的肌肉和大脑信号的监测和识别,实现对人形机器人的精准控制,从而帮助残障人士更加自主地生活和工作。此外,该技术还可以被广泛应用于生产制造领域,通过对员工的肌肉和大脑信号的监测和识别,实现对生产线机器人的精准控制,从而提高生产效率和产品质量。将其应用于医疗、智能家居和娱乐等领域,为人们带来更加便捷和高效的生活体验。此外,WIMI微美全息还将继续推进技术创新和研发,不断完善产品性能和功能,为用户提供更好的服务和体验。随着混合BCI技术的不断发展和应用,WIMI微美全息混合BCI脑机接口人形控制系统将为用户带来更加智能化、高效化的人机交互体验,为脑机接口技术的发展做出更大的贡献。

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