1A1-E29 Training-Free BMIシステムによる電動車椅子の自動操縦
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概要
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This paper presents development of a training-free brain-machine interface (BMI) for electroencephalogram (EEG)-based wheelchair control. To enhance classification rate for EEG signals of non-training subjects, two new approaches with the discriminant analysis are applied to two-class image classification based on frequency feature of EEG signals. As a result of applying the proposed approaches to wheelchair control experiments, we achieve 100% and 83% successful rates for two kinds of tasks. The experimental results demonstrate the utility of our appraoch and the viability of accomplishing wheelchair control using our training-free BMI.
著者
-
田中 一男
電気通信大学電気通信学部知能機械工学科
-
大竹 博
電気通信大学電気通信学部知能機械工学科
-
大竹 博
電通大
-
田中 一男
The Univ. Of Electro-communications
-
田中 一男
電通大
-
坂本 博一
電気通信大学電気通信学部
-
田中 一男
電気通信大学
-
青木 治雄
電通大
-
坂本 博一
電通大
-
三宅 龍馬
電通大
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