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神經(jīng)元群體解碼方法及其在腦-機(jī)接口中的應(yīng)用 Neural population decoding and its applications in brain-computer Interfaces |
| 作者： 陳小默;洪波;高上凱 |
| 單位：清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系,北京,100084 |
| 關(guān)鍵詞： 腦-機(jī)接口%多電極記錄%神經(jīng)元群體解碼 |
| 分類號(hào)： |
| 出版年·卷·期（頁(yè)碼）：2007·26·3（330-333） |
| 摘要： |
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基于腦神經(jīng)元放電信號(hào)的腦-機(jī)接口(brain-computer interface,BCI)系統(tǒng)近年來(lái)有了越來(lái)越深入的研究,它使BCI在皮層運(yùn)動(dòng)控制等方面更加精確、迅速.從神經(jīng)工程角度,此類BCI的實(shí)現(xiàn)不僅依賴于多電極神經(jīng)記錄硬件技術(shù)的發(fā)展,還依賴于其軟件技術(shù)的核心神經(jīng)元群體解碼方法.本文綜述了目前神經(jīng)元群體解碼方法中已成功運(yùn)用于BCI研究的四類主要算法:群矢量算法、最佳線性估計(jì)、卡爾曼濾波法、貝葉斯方法. |
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| 參考文獻(xiàn)： |
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