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【中文期刊】 杨心昊 徐宝国 等 《南京信息工程大学学报》 2026年18卷1期 1-10页
【摘要】 手腕是人体最灵活的部位之一,通过对表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)进行分解能够有效地解码出人体运动的深层次神经驱动.目前关于手腕力矩的研究大多集中在等长收缩下,动态下的神经驱动解码依然欠缺.本文研究...
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【中文期刊】 陈兆劼 王国芳 《心理科学进展》 2025年33卷10期 1745-1765页
【摘要】 脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种通过采集、解码和反馈神经信号,构建大脑与外部设备直接通信通道的交互技术,为理解和扩展心智潜能开辟了全新的路径.本研究探索了 BCI技术在认知增强和心理治疗领域的理论基...
- 概要：
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【中文期刊】 《浙江大学学报(英文版)(B辑：生物医学和生物技术)》 2010年11卷4期 298-306页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Brain-machine interface (BMI) has been developed due to its possibility to cure severe body paralysis.This technology ha...
【关键词】 Brain-machine interfaces(BMI)；Neural decoding；Probabilistic neural network(PNN)；
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【中文期刊】 曹艳 郑筱祥 《中国生物医学工程学报》 2014年33卷6期 659-665页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 脑机接口技术在大脑与外部设备之间建立起一条新型交流与控制通道,一方面为深入了解大脑的结构和功能提供一种新的手段,另一方面为运动缺失的患者重新恢复运动功能提供一种可能的治疗方案.植入式脑机接口,因其信号的时空分辨率高、信息量大、可实现复杂精细...
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【中文期刊】 杨佳铭 叶哲伟 《中华实验外科杂志》 2026年43卷1期 14-17页ISTICCA
【摘要】 脑机接口(BCI)充当着大脑和外部设备的信息传递桥梁，当下正处于快速发展时期。人工智能(AI)同BCI紧密关联，相互协作冲破了传统线性解码的局限，使BCI能够深入领会人的意图，从脑电信号中重现图像和语言信息来辅助解码输出信息。本文论述了AI...
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【中文期刊】 Lifang Yang Long Yang 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷6期 2913-2923页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Along with the flourishing of brain-computer interface technology,the brain-to-brain information transmission between di...
【关键词】 Pigeon；Neural Information Decoding；Electrical Stimulation Encoding；
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【中文期刊】 阮梅花 张丽雯 等 《生命科学》 2024年36卷1期 39-47页ISTICCSCD
【摘要】 脑机接口是人脑与计算机或其他电子设备之间建立的直接交流与控制通道.由于其战略重要性,脑机接口已经成为各国战略布局的重点.本文简要介绍了脑机接口领域的发展历程,重点从战略布局、科研进展与产业应用等角度系统梳理了 2023年该领域的最新进展,并...
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【中文期刊】 Tianwei Wang Yun Chen 等 《神经科学通报（英文版）》 2022年38卷7期 796-808页SCIMEDLINEISTICCSCDBP
【摘要】 In contrast to traditional representational per-spectives in which the motor cortex is involved in motor control via neu...
【关键词】 Dimensionality reduction；Neural network；Machine learning；
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【中文期刊】 贾爱宾 刘法胜 等 《国际生物医学工程杂志》 2011年34卷4期 245-248页ISTICCA
【摘要】 基于神经元放电信号的脑-机接口(BCI)的核心问题是获得神经元锋电位的放电率，然后利用神经元群体解码算法解码运动轨迹。综述了当前及经典的放电率估计方法的理论依据，并对各种算法的优缺点进行了比较；同时介绍了BCI中利用放电率解码运动轨迹的主要...
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【外文期刊】 Delis, Ioannis ; Onken, Arno ; 等 《NeuroImage》 2016年133卷 504-515页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 M/EEG;NMF;Single-trial analysis;
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