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针对现阶段基于脑机接口(brain-computer interface,BCI)的康复机器人存在多目标分类时间长、识别准确率仍有待提升的问题,设计了一种由脑电信号控制的上肢康复机器人,对脑电信号中的稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked po-tential,SSVEP)分类,进而判断出受试意图并输出相应动作指令.基于MATLAB的Psychtoolbox工具箱设计了包含5个刺激矩形的频闪界面作为视觉刺激器,刺激大脑生成SSVEP信号,对应上肢康复机器人的5个控制指令.运用多导联同步指数(multivariate synchronization index,MSI)算法对采集到的信号进行分类并输出控制指令,机器人在接收指令后执行特定动作.实验得到的机器人动作正确率最佳为98.33％,平均信息传输速率为23.11 bit/min.结果表明:SSVEP信号控制的上肢康复机器人在辅助治疗的方面具有良好的应用前景,可以有效提高肢体偏瘫患者的康复效果. 相似文献
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