С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: 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
Авторы: Ефимов Андрей Игоревич
Научный руководитель: Ефремов Артем Александрович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2018
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: интерфейс; нейроинтерфейс; протез; мозг-компьютер; математическая модель
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 27.04.03
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-6531
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 63
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика