66、脑机接口与运动疲劳识别技术研究

脑机接口与运动疲劳识别技术研究

在当今科技发展的浪潮中，脑机接口（BCI）技术和运动疲劳识别技术成为了备受关注的研究领域。脑机接口技术有望为人类带来全新的交互方式，而准确识别运动疲劳状态对于保障人们在运动过程中的安全至关重要。本文将深入探讨基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口分类算法以及基于心电图（ECG）信号的运动疲劳状态识别方法。

基于 SSVEP 的脑机接口分类算法

SSVEP - BCI 是脑机接口应用的一个有潜力的方向。传统的 SSVEP 训练分类算法通常需要至少两个训练样本，但研究人员提出了一种新的方法——PPER - eTRCA 算法，旨在减少训练样本数量的同时提高分类准确性。

• 实验设置
  • 数据选择 ：采用标准数据集进行 SSVEP 分类测试，选取枕区的 9 个通道数据（Pz、PO5、PO3、POz、PO4、PO6、O1、Oz 和 O2）进行分类。
  • 参数设置 ：根据以往研究，视觉通路的延迟时间为 0.14 s，滤波器组子带数量 Nh 设置为 5，并采用留一交叉验证策略进行分析。
• 算法对比
  • 训练样本设置 ：将 PPER - eTRCA 和 eTRCA 的训练样本量分别设置为 1 和 2，比较它们在不同时间窗口下的性能。
  • 准确率对比 ：随着时间窗口的增加，两种算法的