Interfaccia cervello-computer con ICA e algoritmi evolutivi
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Le interfacce cervello-computer (BCI) utilizzano direttamente i segnali di attività cerebrale per consentire agli utenti di controllare l'ambiente senza alcuna attivazione muscolare. Un sistema BCI di successo consente a una persona di controllare alcuni aspetti del suo ambiente (come le luci della stanza, un televisore, una protesi neurale o un computer) analizzando i suoi segnali cerebrali. Vengono misurate le caratteristiche specifiche dell'attività cerebrale (o del fenomeno neurologico) dell'utente che si riferiscono alla sua intenzione di controllare un dispositivo. Queste caratteristic...
Le interfacce cervello-computer (BCI) utilizzano direttamente i segnali di attività cerebrale per consentire agli utenti di controllare l'ambiente senza alcuna attivazione muscolare. Un sistema BCI di successo consente a una persona di controllare alcuni aspetti del suo ambiente (come le luci della stanza, un televisore, una protesi neurale o un computer) analizzando i suoi segnali cerebrali. Vengono misurate le caratteristiche specifiche dell'attività cerebrale (o del fenomeno neurologico) dell'utente che si riferiscono alla sua intenzione di controllare un dispositivo. Queste caratteristiche vengono poi tradotte in comandi di controllo che vengono utilizzati per controllare il dispositivo. I tre problemi principali di questa nuova tecnologia sono l'identificazione delle caratteristiche del segnale cerebrale più adatte alla comunicazione, gli artefatti che possono verificarsi durante l'acquisizione del segnale e gli algoritmi di traduzione. In questa ricerca sono stati utilizzati diversi metodi per gestire questi componenti.
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