The control signals of the intelligent bionic prosthesis mainly includ的简体中文翻译

The control signals of the intellig

The control signals of the intelligent bionic prosthesis mainly include various physiological electrical signals and speech signals such as the brain's EEG, myoelectricity and nerve signals. Electroencephalography (EEG) control technology is to place electrodes on the scalp of the brain to detect the electrical signals when the human body produces conscious activities, thereby driving the movement of the prosthetic hand, but due to the complexity of wearing, poor signal quality, and few recognizable motion patterns. The characteristics make this technology still in the laboratory research stage. Neural control technology uses nerve buried electrodes to guide nerve signals in the body, and controls the movement of the prosthesis through the processing and recognition of this part of the signal. At present, the guiding methods of nerve signals are mainly divided into two categories, one is to detect nerve signals through electrodes implanted in the cerebral cortex, and the other is to detect nerve signals on the patient's stump. Nerve control technology has strong theoretical support, but in practice, it is still in the stage of laboratory research and discussion because of the high risk of surgery and the rejection of the electrode by the body. Speech (Speech Signals) control technology is to obtain human voice commands through a voice recognition device placed on the human body, thereby driving the movement of the prosthetic hand. At present, there are two main ways to control the prosthetic hand with voice. One is to collect the surface EMG signals placed on the larynx electrode, and the other is to directly recognize the human voice. Although voice recognition technology is very mature, the use of voice alone for control does not meet the intelligent requirements of the human mind to control the prosthesis, and it is a non-habitual control method.
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智能仿生假体的控制信号主要包括各种生理电信号和语音信号,例如大脑的脑电图,肌电和神经信号。脑电图(EEG)控制技术是在人体产生意识活动时将电极放置在大脑头皮上以检测电信号,从而驱动假肢的运动,但是由于佩戴复杂,信号质量差,以及很少可识别的运动模式。特点使该技术仍处于实验室研究阶段。神经控制技术使用神经掩埋电极在体内引导神经信号,并通过处理和识别这部分信号来控制假体的运动。现在,神经信号的引导方法主要分为两类,一类是通过植入大脑皮层的电极检测神经信号,另一类是检测患者残端的神经信号。神经控制技术具有很强的理论支持,但在实践中,由于手术的风险高以及人体对电极的排斥,它仍处于实验室研究和讨论的阶段。语音(语音信号)控制技术是通过放置在人体上的语音识别设备来获取人类语音命令,从而驱动义肢的运动。目前,有两种主要方法来控制带有语音的假手。一种是收集放置在喉电极上的表面EMG信号,另一种是直接识别人的声音。
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智能仿生假体的控制信号主要包括各种生理电信号和语音信号,如大脑的脑电、电电和神经信号。脑电图 (EEG) 控制技术是在大脑的头皮上放置电极,以检测人体产生有意识的活动时的电信号,从而推动假手的运动,但由于佩戴的复杂性、信号质量差和很少可识别的运动模式。该技术的特点使得该技术仍处于实验室研究阶段。神经控制技术使用神经埋藏电极引导体内的神经信号,并通过处理和识别这部分信号来控制假肢的运动。目前,神经信号的指导方法主要分为两类,一类是通过植入大脑皮层的电极检测神经信号,二是检测患者树桩上的神经信号。神经控制技术具有很强的理论支撑,但在实践中,由于手术风险高和身体排斥电极,仍处于实验室研究和讨论阶段。语音(语音信号)控制技术是通过放置在人体上的语音识别装置获得人类语音命令,从而驱动假手的运动。目前,有两种主要的方法控制假肢手的声音。一是收集放置在喉电极表面的EMG信号,二是直接识别人的声音。虽然语音识别技术非常成熟,但单独使用语音进行控制并不能满足人类思维对假肢的控制的智能要求,是一种非习惯性控制方法。
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智能仿生假体的控制信号主要包括脑电、肌电、神经等多种生理电信号和语音信号。脑电图(EEG)控制技术是将电极放置在大脑的头皮上,检测人体产生意识活动时的电信号,从而驱动假手的运动,但由于佩戴的复杂性、信号质量差、可识别的运动模式少。这一特点使得该技术仍处于实验室研究阶段。神经控制技术利用神经埋置电极来引导体内的神经信号,并通过对这部分信号的处理和识别来控制假体的运动。目前,神经信号的引导方法主要分为两类,一类是通过植入大脑皮层的电极检测神经信号,另一类是检测患者残端的神经信号。神经控制技术有很强的理论支持,但在实际应用中,由于手术风险高、电极被人体排斥等原因,仍处于实验室研究和讨论阶段。语音(语音信号)控制技术是通过放置在人体上的语音识别装置获取人体语音指令,从而驱动假手的运动。目前,人工手的语音控制主要有两种方法。一种是采集放置在喉电极上的表面肌电信号,另一种是直接识别人声。虽然语音识别技术已经非常成熟,但单纯使用语音进行控制并不能满足人类大脑对假肢控制的智能要求,是一种非习惯性的控制方法。<br>
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