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一种面向嵌入式平台的脑电信号注意力检测方法
被引量：
5
1
作者
刘文政
纪博伦
+2 位作者
赵靖
张伟
吴正平
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2021年第6期514-522,共9页
近年来,基于脑机接口的注意力检测技术在教育和娱乐领域得到了广泛应用。本文针对有限资源计算平台上的注意力检测方法存在检测精度较低的问题,提出了一种适用于嵌入式计算平台的脑电信号注意力检测方法,通过对高精度的优化复杂网络算...
近年来,基于脑机接口的注意力检测技术在教育和娱乐领域得到了广泛应用。本文针对有限资源计算平台上的注意力检测方法存在检测精度较低的问题,提出了一种适用于嵌入式计算平台的脑电信号注意力检测方法,通过对高精度的优化复杂网络算法进行范式简化和参数优选,显著降低了参数计算所需的时间和训练数据量,并在STM32F407单片机上进行了实现。对6名被试者的在线试验结果表明,相比于嵌入式平台最常用的注意力计量算法,本文提出的方法取得了更高的注意力检测精度,有望提升教育和娱乐领域相关产品的用户体验。
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关键词
注意力检测
脑机接口
嵌入式
优化复杂网络算法
范式简化
参数优选
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职称材料
题名
一种面向嵌入式平台的脑电信号注意力检测方法
被引量：
5
1
作者
刘文政
纪博伦
赵靖
张伟
吴正平
机构
燕山大学电气工程学院
三江学院创新创业学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2021年第6期514-522,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61806174)
河北省自然科学基金资助项目(F2020203070)。
文摘
近年来,基于脑机接口的注意力检测技术在教育和娱乐领域得到了广泛应用。本文针对有限资源计算平台上的注意力检测方法存在检测精度较低的问题,提出了一种适用于嵌入式计算平台的脑电信号注意力检测方法,通过对高精度的优化复杂网络算法进行范式简化和参数优选,显著降低了参数计算所需的时间和训练数据量,并在STM32F407单片机上进行了实现。对6名被试者的在线试验结果表明,相比于嵌入式平台最常用的注意力计量算法,本文提出的方法取得了更高的注意力检测精度,有望提升教育和娱乐领域相关产品的用户体验。
关键词
注意力检测
脑机接口
嵌入式
优化复杂网络算法
范式简化
参数优选
Keywords
attention detection
brain-computer interface
embedded
optimized complex network method
paradigm simplification
parameter optimization
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向嵌入式平台的脑电信号注意力检测方法
刘文政
纪博伦
赵靖
张伟
吴正平
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2021
5
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