6、基于脑电图信号的脑机接口在物联网机器人中的应用及系统验证

基于脑电图信号的脑机接口在物联网机器人中的应用及系统验证

脑机接口控制物联网机器人的实验情况

在利用脑机接口(BCI)通过脑电图(EEG)信号控制物联网机器人(IoRT)的实验中,发送指令控制机器人时,大约需要 5 秒来达到较高的注意力水平,而机器人通信仅需几毫秒,这主要取决于网络延迟。后续测试中,执行远程操作的情况与初始试验类似,平均延迟约为 7 秒,显然,注意力水平的有意识影响需要几秒时间。实验还发现,患者需要先练习使用设备 12 - 15 分钟,才能有意识地将注意力水平调节到设备能够识别的特定程度。

测试编号 速度参考延迟 网络延迟 总延迟
1 4,061.42 ± 17.32 0.99 ± 0.02 4,062.41 ± 17.34
2 5,282.33 ± 16.96 1.00 ± 0.02 5,283.33 ± 16.98
3 6,106.19 ± 42.46 0.97 ± 0.02 6,107.16 ± 82.94
4
MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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