Eine Studie des Elektroenzephalogramms und der elektrodermalen Signale bei der
Verstärkungslernen für eine Gehirn-Maschine-Schnittstelle
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Ziel dieser Arbeit ist es, ein intelligentes Steuerungssystem für eine Gehirn-Maschine-Schnittstelle zu entwickeln, das das Paradigma der künstlichen neuronalen Netze nutzt. Die entwickelte Schnittstelle übersetzt Gehirnsignale, um einen Cursor auf einem digitalen Bildschirm zu bewegen. Das Steuersystem nutzt ein Feedback-Signal des Benutzers, um sich selbst zu kalibrieren, so dass es die Bewegung des Cursors entsprechend den vom Benutzer gesendeten Signalen personalisiert anpassen kann. Durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze konnten wir die Trainingszeit, die bei herkömmlichen St...
Ziel dieser Arbeit ist es, ein intelligentes Steuerungssystem für eine Gehirn-Maschine-Schnittstelle zu entwickeln, das das Paradigma der künstlichen neuronalen Netze nutzt. Die entwickelte Schnittstelle übersetzt Gehirnsignale, um einen Cursor auf einem digitalen Bildschirm zu bewegen. Das Steuersystem nutzt ein Feedback-Signal des Benutzers, um sich selbst zu kalibrieren, so dass es die Bewegung des Cursors entsprechend den vom Benutzer gesendeten Signalen personalisiert anpassen kann. Durch den Einsatz künstlicher neuronaler Netze konnten wir die Trainingszeit, die bei herkömmlichen Steuerungssystemen zwei bis drei Monate dauern kann, auf etwa fünf Minuten reduzieren. Das Projekt zielt darauf ab, Personen mit vorübergehend oder dauerhaft eingeschränkten körperlichen und motorischen Fähigkeiten den Zugang zu erleichtern. Die Konstruktion eines Systems, das limbische Signale in digitale Reaktionen umsetzt, ermöglicht die Entwicklung einer Reihe neuer Anwendungen, um die Autonomie von Menschen mit motorischen Einschränkungen zu erhöhen. Als Fortsetzung dieser Arbeit könnten viele Anwendungen für die Heimautomatisierung grundlegender Aufgaben, wie das Einschalten eines Lichts oder eines Haushaltsgeräts, entwickelt werden
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