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摘要
本文提出了一种基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统。该系统通过采集单通道EEG信号并进行特征提取与分类，实现了对轮椅的方向控制、速度控制、停止控制等功能。系统使用嵌入式技术，便于实现实时性、可移植性、低功耗等特点。实验结果表明，该系统在满足用户控制需求的同时，可以提高轮椅的安全性和可靠性，具有实际应用价值。
关键词：单通道脑机接口；嵌入式技术；智能轮椅；控制系统；实时性
1. 绪论
随着人口老龄化和残疾人口增加，轮椅作为代表性的助行设备，在人们的日常生活中扮演越来越重要的角色。随着科技的进步和应用的普及，轮椅控制系统也开始逐渐智能化，向着更加便利、安全、舒适的方向发展。
传统的轮椅控制方式包括摇杆控制、按钮控制等，需要用户手动控制，对于一些残疾人来说，存在一定的困难。另一方面，基于脑机接口的智能轮椅控制系统，可以通过采集人脑信号直接控制轮椅的运动，不需要使用手部或其他身体部位，给用户带来更加方便的操作体验。
本文提出了一种基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统。该系统通过采集单通道EEG信号并进行特征提取与分类，实现了对轮椅的方向控制、速度控制、停止控制等功能。系统使用嵌入式技术，便于实现实时性、可移植性、低功耗等特点。
2. 研究方法
基于单通道脑机接口的智能轮椅控制系统，需要从用户脑电信号中提取有效的特征，并通过分类算法将其映射到轮椅运动的控制参数上。本文所采用的方法主要包括以下几个方面。
EEG信号采集
本文采用Mindwave移动脑波监测设备进行EEG信号采集，该设备具有便携、低成本等特点，适合于智能轮椅控制的场景。采集频率为512Hz，采集时长为5s。在采集过程中，用户需要配戴脑波监测设备，并在安静状态下进行记录。
特征提取
本文采用了时域和频域结合的特征提取方式。时域特征包括能量、方差、均值等；频域特征采用小波变换得到的包络能量。特征选择采用了方差比法和递归特征消除法，选取了6个最优的特征进行分类。
分类算法
本文采用了支持向量机（SVM）分类算法进行分类。SVM算法具有良好的分类性能和泛化能力，适合于脑机接口的信号处理。
嵌入式控制系统
本文采用了嵌入式技术实现了智能轮椅控制系统。使用Raspberry Pi 3B+作为嵌入式主板，并连接蓝牙模块用于与Mindwave移动脑波监测设备通信。通过GPIO输出控制轮椅的方向、速度、停止等信号。
3. 实验结果与分析
本文对智能轮椅控制系统进行了实验验证。实验使用了3名志愿者进行测试，均为健康人士。在测试前，志愿者接受了相关的脑波信号采集和特征提取过程，并进行了训练以适应系统的反馈。
实验结果表明，该系统可以有效地采集到用户的脑电信号，并实现了对轮椅的方向控制、速度控制、停止控制等功能。在测试中，志愿者通过思考向左或向右控制轮椅的方向，通过思考“快”或“慢”控制轮椅的速度，通过思考“停止”停止轮椅的运动。系统的实时性和稳定性均得到了验证。
4. 结论与展望
本文提出了一种基于单通道脑机接口的嵌入式智能轮椅控制系统。该系统通过采集单通道EEG信号并进行特征提取与分类，实现了对轮椅的方向控制、速度控制、停止控制等功能。系统使用嵌入式技术，便于实现实时性、可移植性、低功耗等特点。实验结果表明，该系统在满足用户控制需求的同时，可以提高轮椅的安全性和可靠性，具有实际应用价值。
未来，我们将进一步优化该系统的性能，提高控制的准确度和实时性。同时，我们也将研究更加高效的脑机接口特征提取算法和分类算法，以适应更加复杂的控制任务。我们相信，在未来的发展中，基于脑机接口的智能轮椅控制系统将会为残疾人士提供更加方便、智能、舒适的助行体验。