提供了一种基于机器学习实现脑控智能小车的构建方法，实现了小车的实时控制，本发明所需的硬件平台结构简单成本低，通过各通道频率选取及部分维度信号分量的剔除提高了脑电信号的识别率，保障了小车的驾驶安全。
本发明涉及一种基于机器学习实现脑控智能小车的构建方法，包括以下步骤：被试佩戴EMOTIV脑电放大器，想象左手运动、右手运动、推和拉等肢体动作；将放大器采集得到的脑电信号传输给上位机中的Simuink模块，再通过无线串口将信号传输给虚拟机中的Linux系统；运用小波包分解滤除与运动想象无关的脑电信号，利用Fisher判据选取每个通道的最佳频率，再根据公共空间模式（CSP）的滤波系数剔除部分维度的信号分量；完成K近邻（KNN）分类器的构建，对一对多CSP滤波器所提取的特征向量进行分类，将分类结果传输给单片机，实现小车实时控制；本发明所需的硬件平台结构简单成本低，通过各通道频率选取及部分维度信号分量的剔除提高了脑电信号的识别率，保障了小车的驾驶安全。
