微美全息(NASDAQ:WIMI)開發(fā)基于混合信號BCI腦機接口技術的人形控制系統(tǒng)_環(huán)球今頭條
近年來,混合BCI技術在腦機接口領域中逐漸得到了廣泛應用,其結合多種互補信號源,如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)等,通過數(shù)據(jù)融合技術來提高準確性和魯棒性。混合BCI技術因其可以記錄和分析多個互補信號,使用數(shù)據(jù)融合技術并結合機器學習算法來融合這些信號,已經(jīng)成為了一種重要的技術框架。據(jù)悉,WIMI微美全息在混合BCI技術領域取得了重大進展,開發(fā)了一款基于混合BCI腦機接口的人形控制系統(tǒng)。
【資料圖】
資料顯示,微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI腦機接口的人形控制系統(tǒng)的技術實現(xiàn)路徑包括多個步驟。首先,需要使用多個傳感器來記錄多個互補信號,如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和事件相關去同步(ERD)、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)以及近紅外光譜(NIRS)。這些傳感器記錄下的信號需要進行預處理,以去除干擾信號、降噪等。接著,使用機器學習算法對信號進行特征提取、信號分類等操作,從而實現(xiàn)對腦機接口信號的準確解碼。最后,將解碼的結果映射到人形機器人控制上,實現(xiàn)對人形機器人的控制。
相較于傳統(tǒng)的BCI技術,WIMI微美全息混合BCI腦機接口的人形控制系統(tǒng)具有多個優(yōu)勢。首先,通過記錄和分析多個互補信號,可以更全面地獲取大腦的活動信息,從而提高解碼的準確性和魯棒性。其次,數(shù)據(jù)融合技術可以進一步提高系統(tǒng)的魯棒性和可靠性,避免單一信號的特異性導致的識別誤差。此外,機器學習算法的運用可以進一步提高解碼速度和準確性,從而提高信息傳輸速率。最后,基于混合BCI技術的人形控制系統(tǒng)可以實現(xiàn)更加自然、精準的控制,可以應用于機器人輔助、殘障人士輔助等多個領域。
相對于傳統(tǒng)BCI技術,混合BCI技術具體優(yōu)勢如下:
提高了準確性和魯棒性:混合BCI技術利用多個互補的信號源,如如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)事件相關去同步、等,通過數(shù)據(jù)融合技術來提高準確性和魯棒性。與單一信號源相比,多個信號源可以提供更全面、更可靠的信息,從而提高系統(tǒng)的準確性和魯棒性。
增強了信息傳輸速率:傳統(tǒng)BCI技術中,單一信號源可能無法提供足夠的信息來實現(xiàn)高速的人機交互。而混合BCI技術結合了多個信號源,可以增強信息傳輸速率,從而實現(xiàn)更快速、更自然的人機交互。
改善了適用性和可操作性:混合BCI技術利用多個信號源的優(yōu)勢,可以提高系統(tǒng)的適用性和可操作性。例如,某些用戶可能無法通過單一信號源進行有效的交互,但是多個信號源的結合可以提供更多選擇,更容易實現(xiàn)有效的交互。
提高了訓練效率:傳統(tǒng)BCI技術中,單一信號源的訓練通常需要大量的時間和努力。而混合BCI技術可以利用多個信號源的優(yōu)勢,通過數(shù)據(jù)融合技術來提高訓練效率,從而更快地實現(xiàn)可靠的交互。
混合BCI的技術框架主要是基于信號采集、信號預處理、特征提取、特征選擇和分類器訓練等技術。通過綜合使用多個信號源和機器學習算法,可以實現(xiàn)更高的控制精度和魯棒性。WIMI微美全息的混合BCI人形控制系統(tǒng)使用多種信號源,包括肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)和近紅外光譜等,通過數(shù)據(jù)融合技術將這些信號源結合在一起,一方面提高了控制系統(tǒng)的準確性和魯棒性。同時,該系統(tǒng)還具有高速的信息傳輸能力,使用戶可以通過簡單的思維命令實現(xiàn)自然、高效的人機交互。
微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI的技術框架和具體實現(xiàn)路徑可以分為以下幾個步驟:
信號采集:使用多個傳感器采集多個互補的信號源,例如肌電圖(EMG)、腦電圖(EEG)、眼電圖(EOG)、事件相關去同步(ERD)、穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)和近紅外光譜(NIRS)等。這些信號源可以提供不同的信息,例如肌肉運動、大腦活動、注意力等。
信號預處理:對采集到的信號進行預處理,例如去噪、濾波、特征提取等,以提高信號的質量和準確性。例如,可以使用常用的預處理方法如平均去除、帶通濾波、小波變換等來減少信號噪聲和提取有用的特征。
特征提取:使用機器學習算法從預處理后的信號中提取特征,例如時域特征、頻域特征、小波變換等。這些特征可以提供有關大腦或肌肉運動的重要信息。
特征選擇:根據(jù)特征的重要性進行特征選擇,以減少特征的數(shù)量和計算復雜度。例如,可以使用基于正則化的稀疏化方法來選擇重要的特征。
分類器訓練:使用訓練集對分類器進行訓練,例如支持向量機(SVM)、隨機森林(Random Forest)等。分類器可以將輸入信號映射到指定的動作或命令。
系統(tǒng)集成:將所有組件集成到一個完整的系統(tǒng)中,包括信號采集、預處理、特征提取、特征選擇和分類器訓練。系統(tǒng)可以與外部設備(例如機器人、假肢或游戲控制器)進行通信,并將命令或動作發(fā)送到設備。
微美全息(NASDAQ:WIMI)混合BCI腦機接口人形控制系統(tǒng)還具有良好的適用性和可操作性,可以適應不同用戶的需求和特點。該系統(tǒng)的訓練效率也很高,用戶可以在短時間內完成訓練,并快速達到可靠的交互效果。
WIMI微美全息混合BCI腦機接口人形控制系統(tǒng)具有廣泛的應用前景。例如,它可以被應用于殘障人士的康復和輔助治療,通過對殘障人士的肌肉和大腦信號的監(jiān)測和識別,實現(xiàn)對人形機器人的精準控制,從而幫助殘障人士更加自主地生活和工作。此外,該技術還可以被廣泛應用于生產制造領域,通過對員工的肌肉和大腦信號的監(jiān)測和識別,實現(xiàn)對生產線機器人的精準控制,從而提高生產效率和產品質量。將其應用于醫(yī)療、智能家居和娛樂等領域,為人們帶來更加便捷和高效的生活體驗。此外,WIMI微美全息還將繼續(xù)推進技術創(chuàng)新和研發(fā),不斷完善產品性能和功能,為用戶提供更好的服務和體驗。隨著混合BCI技術的不斷發(fā)展和應用,WIMI微美全息混合BCI腦機接口人形控制系統(tǒng)將為用戶帶來更加智能化、高效化的人機交互體驗,為腦機接口技術的發(fā)展做出更大的貢獻。
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