摘要
本发明公开了一种基于实时闭环振动增强的脑机接口方法及系统,涉及脑机接口技术领域,包括,通过滤波和特征提取算法处理EEG信号,生成回归向量并识别事件相关电位作为期望信号;构建分布式EEG信号解码网络,通过任务聚类优化节点协作;采用扩散策略的自适应算法更新节点估计,通过动态调整组合系数和节点间协作,优化信号解码;根据解码结果生成虚拟反馈信号,与EEG信号融合并反馈至系统,采用机器学习优化分类输出,调整模型参数增强脑电节律。本发明所述方法能够精准捕捉脑电信号的变化特征,动态调整节点间的协作方式,提升信号解码精度。能够实时调节解码器参数,增强脑电节律同步性,进而提高运动想象任务的识别效果。
技术关键词
接口方法
信号
闭环
特征提取算法
解码网络
机器学习优化
邻居
Kmeans聚类方法
节点间协作
运动意图
参数
分布式网络节点
脑机接口技术
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