《表1 数据集眨眼及眼动各状态占比情况》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《融合眼电及头部姿态的智能轮椅控制》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文中使用2016年专注于脑机接口研究（brain-computer interfaces）的BNCI Horizon 2020项目的开源数据集[6]。该数据集包含257个眼电数据样本，包括以200Hz进行采样的眼电信号（EOG）。该数据集采用和本文一致的眼电双导联采集方法，收集被测人员在模拟驾驶情况下成功发送指令、成功刹车的过程，与本文实际应用场景相类似。被测人员需要在极短的时间内完成指令，识别过程也必须足够迅速，以应对驾驶中的紧急情况，因此该数据集与本文智能轮椅控制的实际使用情景相关度高。数据集包括3个模块，每个模块测试时长为45分钟，各模块间休息时间为10到15分钟。本文选用上述数据集的训练集中的257个眼电信号作为样本，其中前205个样本作为随机森林算法的训练集，后52个作为测试集。数据集不同眼部动作占比情况如表1所示。