脑电信号驱动的残疾人轮椅系统设计与多语言图像显示

脑力驱动残疾人轮椅与脑电波图像显示设计是一项前沿的科研项目，旨在结合嵌入式系统和脑机接口技术，开发出一款能够通过大脑指令直接操控的辅助设备。研究的核心是利用脑电信号（Electroencephalogram, EEG）的采集，通过TGAM芯片实时捕捉大脑活动产生的电信号。TGAM负责收集这些信号，并通过蓝牙模块将原始数据传输至计算机，运用eSense算法进行数据量化处理，以提高信号的精确性和可靠性。 接下来，这些处理后的脑电信号被传输到Arduino轮椅控制平台，利用其I/O接口将脑部指令转化为实际的轮椅运动控制，实现了脑力对轮椅的精准操作。这种设计对于残疾人士而言，极大地提高了他们的生活自理能力，减轻了对外周神经和肌肉系统的依赖。 在可视化方面，研究者采用了多语言混合编程方法来呈现脑电信号的三维图像，相较于传统的单一语言编程，这种方法更有利于观察和理解复杂的脑电活动模式。这种图像显示技术有助于康复治疗师和研究人员分析使用者的大脑活动状态，从而提供更个性化的康复方案。 该研究由南京邮电大学的陶陈逸、苏振新、丁佳伟和黄志成、陆文娟团队完成，他们关注到了老龄化社会中的养老问题和智能辅助设备的需求，特别是针对严重神经或肌肉损伤的个体。通过脑机接口技术，他们探索了一种全新的交互方式，为残疾人群体带来了希望。 关键词包括脑电信号、eSense算法、Arduino轮椅控制平台和图像显示，这些都是实现脑力驱动轮椅的关键要素。研究的引入部分强调了大脑活动与脑电信号之间的内在联系，以及这项技术在提升残疾人士生活质量方面的潜力。 这项研究不仅推动了智能辅助设备的发展，也展示了脑机接口技术在康复医学和辅助设备领域的广阔应用前景。