基于PCA和Granger因果的脑网络特征提取方法技术资料下载

技术编号:8942605

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

脑-机接口(BCI)技术近年来发展迅速,是目前人机交互领域研究的热点,它以脑 电(EEG)信号为基础,通过预处理、特征提取、模式识别和控制命令生成,实现人的"意念控 制",涉及面已经从最初的康复医疗拓展到航天员训练、智能家居、游戏娱乐等领域。 随着对人脑结构和功能的不断探索,越来越多的研究者意识到脑功能网络对运动 想象(MI)研究的重要性。MI是指仅仅在大脑中反复进行运动模拟训练的一种心理作业, 有助于运动功能障碍患者的康复治疗,在神经科学和临床医学上扮...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发