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Titel:
Steuerung per Lidschluss, Erkennung ereigniskorrelierter Potenziale eines Elektroenzephalogramms durch ein neuronales Netz
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| Autoren: |
Autoren:
Reimer, Alexander, Gymnasium Eversten, OldenburgFriedrich, Matteo, Gymnasium Eversten, Oldenburg |
| Beitragende: |
Beitragende:
Editor: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887HostingInstitution: Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), ISNI: 0000 0001 2186 1887 |
| Seiten: |
Seiten:
16
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| Sprachen: |
Sprachen:
de
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| DOI: |
DOI:
10.7795/320.202308
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| Art der Ressource: |
Art der Ressource:
Text / Article
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| Verlag: |
Verlag:
Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)
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| Rechte: |
Rechte:
Vervielfältigung nur zum eigenen persönlichen Gebrauch.
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| Datumsangaben: |
Datumsangaben:
Verfügbar: 2023-12-04 Angenommen: 2023-01-09 Eingereicht: 2022-08-22 |
| Datei: |
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(application/pdf)
5.71 MB (5983004 Bytes)
MD5 Prüfsumme: 419c62b404579dc216b6cc7fb4a9d22c SHA256 Prüfsumme: 209cb12073976803ca15a2bd3425012c6c116dd6dde3fdd08f00e1973c5e4f1d |
| Stichwörter: |
Stichwörter:
Brain Computer Interface ;
Neuronale Netze ;
Elektroenzephalogramm ;
Elektromyographie ;
Robotik ;
überwachtes Lernen ;
supervised learning ;
EV3 Roboter
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| Zusammenfassung: |
Zusammenfassung:
Wenn man ein Augenlid schließt, erzeugt dies eine bestimmte elektrische Aktivität des Gehirns, die mit einem Elektroenzephalografen (EEG) gemessen werden kann. Die so erhaltenen Daten werden mithilfe eines neuronalen Netzes ausgewertet. So kann der Lidschluss anhand der EEG-Daten erkannt und genutzt werden, um einen Roboter fahren und anhalten zu lassen.
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| Information zur Reihe: |
Information zur Reihe:
Junge Wissenschaft. Paper 08/2023
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| Anderes: |
Anderes:
In der Jungen Wissenschaft werden Forschungsarbeiten von Schüler/innen, die selbstständig, z.B. in einer Schule oder einem Schülerforschungszentrum, durchgeführt wurden, veröffentlicht.
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| Zitat: |
Zitat:
Reimer, Alexander ; Friedrich, Matteo. Steuerung per Lidschluss. Erkennung ereigniskorrelierter Potenziale eines Elektroenzephalogramms durch ein neuronales Netz. Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), 2023. Verfügbar unter: https://doi.org/10.7795/320.202308
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