Eine Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) nutzt direkt die Signale der Gehirnaktivität, um dem Benutzer die Möglichkeit zu geben, seine Umgebung ohne Muskelaktivierung zu steuern. Ein erfolgreiches BCI-System versetzt eine Person in die Lage, einige Aspekte ihrer Umgebung zu steuern (z. B. die Beleuchtung im Raum, einen Fernseher, eine Nervenprothese oder einen Computer), indem es ihre Gehirnsignale analysiert. Es werden spezifische Merkmale der Gehirnaktivität (oder neurologische Phänomene) des Benutzers gemessen, die mit seiner Absicht, ein Gerät zu steuern, in Zusammenhang stehen. Diese Merkmale werden dann in Steuerbefehle umgewandelt, die zur Steuerung des Geräts verwendet werden. Die drei Hauptprobleme dieser neuen Technologie sind die Identifizierung der für die Kommunikation am besten geeigneten Gehirnsignalmerkmale, Artefakte, die bei der Signalerfassung auftreten können, und Übersetzungsalgorithmen. In dieser Forschung wurden verschiedene Methoden zur Behandlung dieser Komponenten verwendet.
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Abdolreza Asadi Ghanbari hat einen Doktortitel in künstlicher Intelligenz (AI). Meine Hauptforschungsthemen sind Signalverarbeitung und Methoden des maschinellen Lernens für BCI; ich habe bereits mehrere Erfahrungen in diesen Bereichen gesammelt, insbesondere im akademischen Kontext. Meine weiteren Forschungsinteressen sind mathematische Programmierung, Entscheidungsunterstützungssysteme und Core Banking.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Brain Computer Interface mit ICA und evolutionären Algorithmen | Abdolreza Asadi Ghanbari (u. a.) | Taschenbuch | 64 S. | Deutsch | 2022 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786205433263 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. Artikel-Nr. 126065304
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