Eeg tabanlı bcı uygulamaları için geliştirilmiş algoritmalar

Beyin Bilgisayar Arayüzü, beyin dalgası kontrollü birimleri kullanan birçok uygulamada bireylerin Elektroensefalografi (EEG) sinyalleri aracılığıyla cihazlarla iletişim kurmasını sağlar. Bir dronun hareketlerini göz kırpma ve dikkat seviyesi sinyalleri ile kontrol etmek için EEG dalgalarını kullanan yeni algoritmalar sunulmuştur. Elde edilen sinyal tanımanın optimizasyonu, göz kırpmanın bir Destek Vektör Makinesi algoritması ile sınıflandırılması ve yapay sinir ağı üzerinden 4 bitlik kodlara dönüştürülmesi ile gerçekleştirilir. Lineer Regresyon Yöntemi, dikkat seviyesini dinamik bir eşikle düşük veya yüksek seviyeye kategorilere ayırmak için kullanılır ve 1 bitlik bir kod üretir. Algoritmadaki hareketlerin kontrolü iki kontrol katmanı ile yapılandırılmıştır. İlk katman, göz kırpma sinyalleri ile kontrol sağlarken, ikinci katman hem göz kırpma hem de algılanan dikkat seviyeleri ile kontrol sağlamaktadır. EEG sinyalleri, tek kanallı NeuroSky mindwave 2 cihazı kullanılarak çıkarılır ve işlenir. Önerilen algoritmalar, farklı yaşlardaki beş kişinin deneysel olarak test edilmesiyle doğrulanmıştır. Sonuçlar, 9 kontrol komutu için% 91.85 ve% 90.37 doğrulukla mevcut algoritmalara kıyasla yüksek performansını göstermektedir. 16 komuta kadar kapasitesi ve yüksek doğruluğu ile algoritmalar birçok uygulama için uygun olabilir.