Details
| Title | Разработка системы управления роботизированным протезом кисти руки на основе интерфейса мозг-компьютер: выпускная квалификационная работа бакалавра: 27.04.03 - Системный анализ и управление ; 27.04.03_01 - Теория и математические методы системного анализа |
|---|---|
| Creators | Ефимов Андрей Игоревич |
| Scientific adviser | Ефремов Артем Александрович |
| Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
| Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
| Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
| Subjects | интерфейс; нейроинтерфейс; протез; мозг-компьютер; математическая модель |
| Document type | Bachelor graduation qualification work |
| File type | |
| Language | Russian |
| Level of education | Bachelor |
| Speciality code (FGOS) | 27.04.03 |
| Speciality group (FGOS) | 270000 - Управление в технических системах |
| Links | Отзыв руководителя; Рецензия |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-6531 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\59380 |
| Record create date | 12/11/2018 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
В данной работе изготовлена роботизированная пятипалая кисть, а также разработана математическая модель этой кисти. Представлена система управления роботизированной кистью, содержащая два модуля: управления и преобразования-классификации данных ЭЭГ. Модуль преобразования-классификации построен на базе электроэнцефалографа фирмы Мицар и специально разработанной программы классификации. Приводится общее описание метода опорных векторов для решения задачи двух-классовой классификации. Рассматривается возможность применения мультиядерного обучения. Проводится ряд вычислительных экспериментов, позволяющих осуществить сравнительный анализ работы программного комплекса. Точность распознавания воображаемых движений (сжатие и разжатие) кисти руки составила 58% - 68.4% в зависимости от параметров обучения классификатора.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 80
Last 30 days: 0
