10、利用脑电图信号与混合模糊分类器控制四旋翼飞行器

利用脑电图信号与混合模糊分类器控制四旋翼飞行器

1. 引言

随着脑-计算机接口（BCI）技术的发展，越来越多的应用场景开始涌现，特别是在人机交互、医疗康复、娱乐等领域。其中，利用脑电图（EEG）信号控制无人飞行器（UAV）是一项极具前景的研究课题。本文将详细介绍如何使用EEG信号结合混合模糊分类器（Hybrid Fuzzy Classifier）实现对四旋翼飞行器（AR-Drone quadcopter）的控制。通过结合Takagi-Sugeno（T-S）模糊模型、贝叶斯高斯混合模型（Bayesian Gaussian Mixture Model）和二次判别分析（Quadratic Discriminant Analysis），我们提出了一种新颖的分类方法，并验证了其在EEG数据分类任务中的高效性。

2. 脑电图信号采集与预处理

2.1 数据采集

为了实现对四旋翼飞行器的有效控制，首先需要从用户大脑中采集高质量的EEG信号。本研究采用Emotiv神经头戴设备进行数据采集。该设备具备14个传感器通道，能够捕捉到不同脑区的电信号变化。以下是数据采集的基本步骤：

1. 准备阶段 ：确保用户佩戴好头戴设备，并调整至最佳位置；
2. 校准阶段 ：通过一系列简单的指令引导用户完成初始校准；
3. 任务执行 ：用户根据指示完成特定动作或想象动作，期间持续记录EEG信号。

2.2 数据预处理

采集到的原始EEG信号通常包含噪声干扰，因此