39、基于PIR和脑电信号处理的运动模式分类与脑机接口技术解析

基于PIR和脑电信号处理的运动模式分类与脑机接口技术解析

在科技不断发展的今天，运动模式分类和脑机接口技术在多个领域展现出了巨大的应用潜力。本文将详细介绍基于被动红外（PIR）传感器的运动模式分类方法，以及基于脑电信号（EEG）的运动想象（MI）分类框架，包括它们的原理、实现步骤和应用前景。

基于PIR传感器的运动模式分类

方法概述

我们提出了一种基于两个参数（速度和传感器到目标的距离）对PIR信号进行分类的方法。通过记录多个目标在不同速度和距离下产生的PIR信号，生成模式，然后利用这些模式对其他测试信号进行分类。

信号采集

• 传感器阵列设计 ：使用5种不同的PIR传感器（S1 - S5）组成传感器阵列。每个传感器由菲涅尔透镜和热释电装置组成，不同传感器的组件组合不同。例如，S1使用GLOLAB FL - 65菲涅尔透镜和Panasonic AMN23111传感器的热释电装置；S2使用相同的菲涅尔透镜和自制的热释电装置，该装置采用MURATA IRA - E712ST3热释电换能器和自制的带通滤波放大器，滤波器中心频率为10 Rad/s（1.59 Hz），增益G = 250，品质因数Q = 0.5。所有传感器供电电压为5 V，输出信号范围在0 V - 5 V之间，中心值为2.5 V。
• 数据采集 ：使用NI PCI - 6035E数据采集板以100样本/秒的速率对传感器数据进行采样。该采集板最高采样率可达200 kS/s，具有16位分辨率和16个单端或8个差分模拟输入。
• 测试设置 <