9 ConclusionThis report presents re

9 Conclusion
This report presents results that shows that is it possible to build a Brain-Computer
Interface system that allow users to play a game and controlling it with their brain
waves. This have been accomplished by using the NeuroSky mindset EEG equipment featuring only one electrode on the forehead. EEG signals from the user are
sent to the computer via bluetooth. The signal is then processed and the waves
band power is calculated using the Fourier transform. This information is used
as input to a neural network that is trained to classify two different mental tasks.
Then this classification is used to control the movements (left and right turn) of a
character in a custom built PC game, successfully.
The biggest challenge and time-consumption in the project was not the implementation itself, but testing it with the use of real-time EEG input. Three major test
steps is outlined with results that have given insights in the workings of EEG and
difficulties with BCI systems. The first step was to implement all the components
of the system and make them communicate with each other, then enable the system to classify blinks in the incoming EEG signal samples. This was done with
a success rate close to 99%. The solution worked, indeed, but was not adequate
to classify mental tasks. This was improved in step two, were a new method was
discovered that required ten times as many samples and thus effort from the user.
Still, it became possible to classify two mental states: baseline (relaxed, calm and
not thinking of anything in particular), and mental counting. The first results
only gave 60% probability of correct classification, but this was further increased
to greater than 90%. This high rate was only attainable when eye states (eyes open
and closed) were used actively by the user in addition to the tasks. However, this
enabled the realization of step 3, were a version of the game Snake was designed
and implemented to work with the EEG input. Results from user tests show that
the snakes movements were correctly controlled with an accuracy of 90 to 100%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สรุป 9รายงานนี้แสดงผลลัพธ์ที่แสดงสามารถสร้างสมอง-คอมพิวเตอร์อินเตอร์เฟซระบบที่อนุญาตให้ผู้ใช้เล่นเกมและการควบคุม ด้วยสมองของพวกเขาคลื่น นี้มีได้สำเร็จ โดยใช้ความคิด NeuroSky EEG อุปกรณ์อิเล็กโทรดหนึ่งบนหน้าผาก มี EEG สัญญาณจากผู้ใช้ส่งไปยังคอมพิวเตอร์ผ่าน bluetooth แล้วมีการประมวลผลสัญญาณ และคลื่นวงพลังงานคำนวณโดยใช้การแปลงฟูริเยร์ ใช้ข้อมูลนี้เป็นเครือข่ายของระบบการป้อนข้อมูล ที่จะฝึกให้จัดประเภทงานจิตแตกต่างกันสองแล้วประเภทนี้ใช้ควบคุมการเคลื่อนไหว (หันซ้าย และขวา) ของการอักขระในแบบกำหนดเองที่สร้างเกมพีซี ประสบความสำเร็จความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดและปริมาณการใช้เวลาในโครงการไม่ได้ดำเนินการเอง แต่การทดสอบ ด้วยการใช้อินพุตแบบเรียลไทม์ใน EEG ทดสอบหลักสามขั้นตอนระบุไว้กับผลที่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกในการทำงานของ EEG และปัญหากับระบบบีซีไอ ขั้นตอนแรกคือการ ใช้ส่วนประกอบทั้งหมดของระบบและทำให้ พวกเขาสื่อสารกัน แล้วเปิดใช้งานระบบในการจัดประเภทกะพริบในตัวอย่างสัญญาณ EEG ขาเข้า นี้ทำด้วยมีอัตราความสำเร็จใกล้เคียงกับ 99% การแก้ปัญหาการทำ งาน จริง แต่ไม่เพียงพอในการแบ่งประเภทงานจิต นี้ถูกปรับปรุงในขั้นตอนที่สอง มีวิธีการใหม่คือค้นพบที่จำเป็นสิบครั้งเป็นหลายตัวอย่าง และจากผู้ใช้ยังคง มันกลายเป็นไปได้ในการจัดประเภทสองจิต: พื้นฐาน (ผ่อนคลาย สงบ และไม่คิดอะไรโดยเฉพาะอย่างยิ่ง), และการนับจิต ผลครั้งแรกเพียง ให้ความน่าเป็น 60% ของการจัดประเภทที่ถูกต้อง แต่นี้ถูกเพิ่มขึ้นไปมากกว่า 90% อัตรานี้สูงเป็นเท่านั้นสามารถทำได้เมื่อตาแจ้ง (เปิดตาและปิด) ถูกใช้ โดยผู้ใช้นอกเหนือจากงานอย่างแข็งขัน อย่างไรก็ตาม นี้เปิดใช้งานการรับรู้ขั้นตอนที่ 3 ถูกงูเกมรุ่นออกแบบมาและดำเนินการทำงานกับ EEG ที่อินพุต ผลจากการทดสอบผู้ใช้แสดงว่าการเคลื่อนไหวของงูที่ถูกควบคุมอย่างถูกต้องแม่นยำ 90 ถึง 100%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

9 สรุป
รายงานนี้แสดงผลที่แสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปได้ที่จะสร้างสมองคอมพิวเตอร์
ระบบอินเตอร์เฟซที่ช่วยให้ผู้เล่นเกมและการควบคุมด้วยสมองของพวกเขา
คลื่น นี้ได้รับความสำเร็จโดยใช้อุปกรณ์ Neurosky คิด EEG ที่มีเพียงหนึ่งขั้วไฟฟ้าบนหน้าผาก สัญญาณคลื่นสมองจากผู้ใช้จะถูก
ส่งไปยังคอมพิวเตอร์ผ่านทางบลูทู ธ สัญญาณจะถูกประมวลผลแล้วและคลื่น
พลังงานวงจะคำนวณโดยใช้ฟูเรียร์ ข้อมูลนี้จะถูกนำมาใช้
เป็น input เพื่อเครือข่ายประสาทที่ได้รับการฝึกฝนที่จะจัดสองงานจิตที่แตกต่างกัน.
จากนั้นจำแนกประเภทนี้จะใช้ในการควบคุมการเคลื่อนไหว (ซ้ายและเลี้ยวขวา) ของ
ตัวละครในตัวเองเกมพีซีที่ประสบความสำเร็จ.
ท้าทายที่ใหญ่ที่สุด และใช้เวลาการบริโภคในโครงการไม่ได้ดำเนินการเอง แต่การทดสอบด้วยการใช้เวลาจริง EEG การป้อนข้อมูล สามการทดสอบที่สำคัญ
ขั้นตอนจะอธิบายกับผลที่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกในการทำงานของสมองและ
ความยากลำบากกับระบบ BCI ขั้นตอนแรกคือการดำเนินการทุกองค์ประกอบ
ของระบบและทำให้พวกเขาสื่อสารกับแต่ละอื่น ๆ แล้วเปิดใช้งานระบบการจำแนกกระพริบในเข้า EEG ตัวอย่างสัญญาณ นี้ทำกับ
อัตราความสำเร็จที่ใกล้เคียงกับ 99% การแก้ปัญหาการทำงานจริง แต่ก็ไม่เพียงพอ
ที่จะจัดงานจิต นี้ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นในขั้นตอนที่สองเป็นวิธีการใหม่ที่ได้รับ
. พบว่าจำเป็นสิบครั้งที่กลุ่มตัวอย่างจำนวนมากและทำให้ความพยายามจากผู้ใช้
ยังจะกลายเป็นไปได้ที่จะแยกสองทางสหรัฐฯ: พื้นฐาน (ผ่อนคลายสงบและ
ไม่ได้คิดอะไรโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ) และนับจิต ผลครั้งแรก
เพียง แต่จะทำให้ความน่าจะเป็น 60% ของการจัดหมวดหมู่ที่ถูกต้อง แต่ตอนนี้ก็เพิ่มขึ้น
ไปมากกว่า 90% นี้เป็นอัตราที่สูงสำเร็จได้ก็ต่อเมื่อรัฐตา (ตาเปิด
และปิด) ถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันโดยผู้ใช้ที่นอกเหนือไปจากงาน แต่นี้
เปิดใช้งานการสำนึกของขั้นตอนที่ 3 เป็นรุ่นของเกมงูถูกออกแบบ
และดำเนินการในการทำงานกับการป้อนข้อมูล EEG ผลลัพธ์ที่ได้จากการทดสอบแสดงให้เห็นว่าการใช้
การเคลื่อนไหวของงูถูกควบคุมอย่างถูกต้องกับความถูกต้องของ 90-100% และยังมี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

9 สรุปรายงานนี้นำเสนอผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปได้ที่จะสร้างคอมพิวเตอร์สมองระบบที่ช่วยให้ผู้ใช้ในการเล่นเกมและควบคุมด้วยสมองของพวกเขาคลื่น นี้ได้ โดยการใช้ neurosky mindset EEG อุปกรณ์ที่มีเพียงหนึ่งขั้วบนหน้าผาก สัญญาณคลื่นสมองจากผู้ใช้เป็นส่งไปยังคอมพิวเตอร์ผ่านทาง Bluetooth ได้ สัญญาณจะถูกประมวลผลแล้วและคลื่นวงดนตรีพลังงานจะถูกคำนวณโดยใช้การแปลง . ข้อมูลนี้จะถูกใช้เป็น input เพื่อเครือข่ายประสาทที่ผ่านการอบรมจะจัดสองงานสุขภาพจิตแตกต่างกันแล้วประเภทนี้ใช้เพื่อควบคุมทิศทางซ้ายและขวาหมุน ) ของตัวละครที่สร้างขึ้นเองในเครื่องคอมพิวเตอร์เกมเรียบร้อยแล้วความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดและสิ้นเปลืองเวลา ในโครงการที่ไม่ได้ใช้เอง แต่ทดสอบด้วยการใช้สัญญาณคลื่นสมองแบบเรียลไทม์ สามหลักทดสอบขั้นตอนที่ระบุไว้กับผลลัพธ์ที่ได้ให้ข้อคิดในการทำงานของคลื่นสมอง และปัญหากับระบบ BCI . ขั้นตอนแรกคือการใช้ส่วนประกอบทั้งหมดของระบบและทำให้พวกเขาสื่อสารกับแต่ละอื่น ๆ แล้วให้ระบบแยกสายสัญญาณกระพริบตาในคลื่นสมองตัวอย่าง นี้เสร็จแล้วอัตราความสำเร็จใกล้ 99% โซลูชั่นที่ใช้ได้ แน่นอน แต่ก็ไม่เพียงพอแบ่งงานสุขภาพจิต นี้คือการปรับปรุงในขั้นที่สอง คือ วิธีการใหม่คือพบว่าเป็นสิบเท่าและทำให้ความพยายามหลายตัวอย่างจากผู้ใช้แต่ก็เป็นไปได้ที่จะแยกสองรัฐ : พื้นฐาน ( จิตที่ผ่อนคลาย สงบ และไม่ได้นึกถึงอะไรเป็นพิเศษ ) และจิตนับ ผลครั้งแรกให้ 60 % ความน่าจะเป็นของหมวดหมู่ที่ถูกต้อง แต่ยังเพิ่มขึ้นให้มากกว่า 90 % อัตรานี้สูงแค่ attainable เมื่อตาสหรัฐอเมริกา ( ตาเปิดและปิด ) ถูกใช้งานโดยผู้ใช้นอกเหนือไปจากงาน อย่างไรก็ตามเปิดการรับรู้ของขั้นตอนที่ 3 เป็นรุ่นของเกมงูที่ถูกออกแบบและใช้งานกับคลื่นสมอง การป้อนข้อมูล ผลจากการทดสอบของผู้ใช้แสดงให้เห็นว่างูถูกควบคุมการเคลื่อนไหวได้อย่างถูกต้องกับความถูกต้องของ 90 - 100%