Avläsning av EEG-data från Emotiv Epoc X för ett SSVEP-baserat braincomputer interface för att spela Snake

Detta är en Kandidat-uppsats från Göteborgs universitet/Institutionen för data- och informationsteknik

Sammanfattning: Denna rapport beskriver arbetet med att utforma ett BCI som kan styra datorspelet Snake i realtid. Spelet styrs genom att inducera steady state visually evoked potentials i hjärnan via flimrande stimuli av vissa frekvenser. Den resulterande elektriska aktiviteten i hjärnan läses sedan ut med hjälp av elektroencefalografi via Emotiv Epoc X. Slutligen tolkas informationen till specifika instruktioner med antingen Canonical Correlation Analysis eller ett Convolutional Neural Network och används för att styra spelet. Den resulterande programvaran visar potentialen av BCI i realtidskontrollerade videospel men ytterligare studier behövs för att hitta de optimala situationerna för bästa noggrannhet och responstid. Slutsatsen visar att Canonical Correlation Analysis fungerar bra till detta syfte, samt att Convolutional Neural Network inte passar lika bra då mängden data som krävs för träning inte var tillräcklig.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)