【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物特征智能识别和新型人机交互，具体涉及一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统。
技术介绍
1、在当前的脑机智能交互研究领域中，基于视觉诱发的方法被广泛探索，其核心目标之一是尽可能提高脑控指令的输出数量。然而，传统的稳态视觉诱发电位(ssvep)范式存在一些技术上的限制，例如刺激频率范围有限，且频率分辨率受到分析脑电信号长度的制约。因此，单纯采用传统的ssvep范式在实现大规模脑控指令输出时受到一定的限制。
2、为了应对这一问题，研究人员开始探索将不同脑电位融合的方法，以拓宽脑机智能交互系统的指令输出能力。早期的一项研究尝试将ssvep与p300电位相结合，成功地将刺激源的编码数量从传统ssvep范式的有限数量提升到108个指令。这种融合方法充分利用了两种不同的脑电位，通过互补性增加了可用的指令集，从而提高了脑机智能交互系统的功能性和灵活性。
3、进一步的研究采用了更为综合的融合策略，将运动诱发电位、p300电位和ssvep相结合，使得系统能够实现更多达216个的脑控指令输出。这种多脑电位的融...
【技术保护点】
1.一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，包括：人脑特征视觉诱发模块、脑电采集模块、脑电信号处理模块、频域-空间域编解码模块和识别结果反馈模块；
2.根据权利要求1所述一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，所述特征视觉诱发模块包括：编码模式设置单元、刺激源编码单元和显示单元；
3.根据权利要求2所述一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，所述编码模式设置单元的工作流程包括：
4.根据权利要求3所述一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，所述刺激源编码单元的工
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，包括：人脑特征视觉诱发模块、脑电采集模块、脑电信号处理模块、频域-空间域编解码模块和识别结果反馈模块；
2.根据权利要求1所述一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，所述特征视觉诱发模块包括：编码模式设置单元、刺激源编码单元和显示单元；
3.根据权利要求2所述一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，所述编码模式设置单元的工作流程包括：
4.根据权利要求3所述一种基于边缘调频的超大指令集脑机智能交互系统，其特征在于，所述刺激源编码单元的工作流程包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：闫天翼，明致远，刘思宇，刘紫玉，陈启明，黄逸伦，刘梦真，宋依凡，张健，索鼎杰，吴景龙，王丽，刘田田，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。