一个可穿戴的大脑和计算机接口,通过自动节奏的运动图像来玩无休止的跑步游戏

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 人与计算机的交互
• 可穿戴技术可穿戴技术

背景情况:

• 大脑-计算机接口 (BCI) 提供了新的交互方法.
• 自动节奏的BCI通过允许自然控制来增强用户体验.
• 实时应用需要高效的信号处理和分类.

研究的目的:

• 提出并实验验证可穿戴的BCI,用于实时控制无尽的跑步游戏.
• 评估游戏控制的自动运动图像 (MI) 的性能.
• 评估用户参与和使用开发的BCI系统的经验.

主要方法:

• 使用八个湿电极记录的脑电图 (EEG) 信号.
• 过器-银行共同空间模式 (CSP) 用于特征提取.
• 线性判别分析 (LDA) 分类器用于区分左手,右手和无运动MI.

主要成果:

• 平均分类准确率为73% (左休息),73% (右休息) 和67% (左右).
• 较高的线下准确度与更好的游戏内表现相关,用于左右区分.
• 用户参与调查问卷显示,尽管游戏难度增加,但没有出现挫折感.

结论:

• 开发的可穿戴BCI可通过自动节奏MI实现有效的实时控制.
• 与同步BCI相比,该系统提供了更自然的交互.
• 这项研究支持BCI在日常使用的移动设备上的未来应用.