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面向虚拟现实的专注度优化TGAM方法
编号：37
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更新：2020-08-25 13:58:54
浏览：1117次
口头报告
报告开始：暂无开始时间（Asia/Shanghai）
报告时间：暂无持续时间
所在会场：[暂无会议] [暂无会议段]
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摘要
21世纪以来，脑机接口(BCI)发展迅速，脑机设备逐渐从实验室走向大众市场。其中，TGAM模块(ThinkGear Asic Module)及其封装算法已经被全球开发者和研究人员广泛使用。但由于开发成本有限，算法计算数据的有效性并不令人满意。提出了一种基于TGAM的脑电数据反馈注意优化算法。由于TGAM封装算法的数据输出波动较大，延迟较大，精度较低。实验结果表明，我们的算法可以在相同甚至更低的时延的前提下，对EEG数据进行优化。它能显著地提高数据的稳定性和准确性。在实际应用中，特别是在虚拟现实中，其应用潜力是巨大的。
关键词
脑电波,脑机接口,TGAM模块,虚拟现实
报告人
吴俣
稿件作者
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重要日期
-
会议日期
09月17日
2020
至09月20日
2020
-
10月28日 2020
注册截止日期
-
11月10日 2020
初稿截稿日期
主办单位
中国计算机学会
中国图象图形学学会
中国仿真学会
中国图象图形学学会
中国仿真学会
承办单位
吉林动画学院
吉林大学
长春理工大学
长春大学
中科院长春光机所
吉林大学
长春理工大学
长春大学
中科院长春光机所
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