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Originaltitel:
Validation of Hybrid Brain-Computer Interface Algorithms for Neuroprosthetics Control
Übersetzter Titel:
Validierung hybrider Gehirn-Computer Schnittstellen-Algorithmen zur Steuerung der Neuroprothetik
Autor:
Tayeb, Zied
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.)
Gutachter:
Cheng, Gordon (Prof., Ph.D.); Conradt, Jörg (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
DAT 700
Kurzfassung:
Brain-computer interface (BCI) translates users’ brain activities into commands to control assistive devices. Notwithstanding the tremendous advances that have been made, current BCI algorithms for neuroprosthetics control still need to be further improved. In this thesis, I demonstrate that the hybrid BCI, by exploiting electroencephalography (EEG) signals alongside other biosignals, represents an intriguing technology for feed-forward control, sensory substitution, as well as for the quantific...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Gehirn-Computer Schnittstellenübersetzt die Gehirnaktivitäten der Benutzer in Befehle zur Steuerung von Hilfsmitteln. Ungeachtet der enormen Fortschritte, die erzielt wurden, müssen die aktuellen BCI-Algorithmen zur Steuerung von Neuroprothesen noch weiter verbessert werden. In dieser Arbeit zeige ich, dass der hybride BCI durch die Nutzung von Elektroenzephalographie- (EEG-) Signalen zusammen mit anderen Biosignalen eine faszinierende Technologie für Feed-Forward-Kontrolle, sensorische Substitu...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1579063
Eingereicht am:
25.03.2021
Mündliche Prüfung:
02.03.2022
Dateigröße:
91848978 bytes
Seiten:
201
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20220302-1579063-1-7
Letzte Änderung:
29.09.2023
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