龚华云
- 作品数：2 被引量：0H指数：0
- 供职机构：南昌大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省科技厅科技支撑计划项目江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一个基于稳态视觉诱发电位的两步脑拼写系统的设计与实现
- 2015年
- 基于稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potentials,SSVEP)的脑拼写系统在脑机接口(braincomputer interface,BCI)研究领域引起了极大的关注。然而,现存的基于SSVEP的拼写器的性能需要改进,特别是在输入精度和响应速度两个方面。基于16个发光二极管(LED)的视觉刺激,通过提取频率信息设计和实现了一个两步输入的脑拼写器。这个拼写器允许用户输入31个字符和3个功能命令。每个字符输入需要最多两个目标选择,而3个功能键只需要一个选择。7个受试者参加了一个在线实验,他们都成功地完成了字符、单词和一个句子的输入任务。平均的拼写精度、每分钟输入字符数和信息传输率分别为95.8%、7字符/分钟和27.2比特/分钟。结果表明,与现有的脑拼写器相比,就拼写精度和拼写速度而言这个系统具有高的拼写性能。
- 龚华云魏庆国李茂全
- 关键词：脑机接口稳态视觉诱发电位
- 基于多个伪随机序列调制的视觉脑机接口研究
- 2017年
- 传统的基于编码调制的视觉脑机接口(BCI)使用一种编码及其移位来调制不同的视觉目标,限制了目标数的增加,因而限制了系统的信息传输率。基于两种不同类型的三个伪随机序列调制实现了一个48个刺激目标的BCI系统。采用两个不同的Golay码和一个近完美序列对目标进行调制,使得每个码的自相关特性和每个码之间的互相关特性都很好,大大提高了刺激目标数。通过模板匹配法对训练数据进行分类识别获得了很高的识别准确率,并和一类支持向量机方法进行了比较。选取了8个受试者进行了实验膜板匹配法的平均识别准确率达到93.49%,证明了这是一种提高刺激目标数的好方法。
- 龚华云魏庆国黄引
- 关键词：编码调制视觉诱发电位脑机接口模板匹配法
