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整合贝叶斯动态停止策略对SSVEP-BCIs的性能提升研究 被引量:5
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作者 江京 许敏鹏 +2 位作者 印二威 王春慧 明东 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期65-72,共8页
由于大脑的状态处于不断变化中,因此提取自脑电图中的特征,其质量并不总是足够高以保证脑-机接口(BCI)的可靠输出。提出了基于贝叶斯估计的动态停止(DS)策略,并将其整合到基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI系统中,以进一步优化和... 由于大脑的状态处于不断变化中,因此提取自脑电图中的特征,其质量并不总是足够高以保证脑-机接口(BCI)的可靠输出。提出了基于贝叶斯估计的动态停止(DS)策略,并将其整合到基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI系统中,以进一步优化和提升SSVEP-BCIs的性能。10人次的实验结果表明,相比于传统的静态停止(FS)策略,DS策略能有效提升信息传输率(ITR),尤其是使用扩展的典型相关分析的DS策略相比FS策略提升了7.85%。另外,使用总体任务相关成分分析的DS策略得到的平均和最高ITR分别是352.3和435.7 bits/min。因此,证明了通过整合DS策略可以进一步提升SSVEP-BCIs的性能,并有希望推广到实际应用。 展开更多
关键词 脑-机接口 稳态视觉诱发电位 脑电图 动态停止策略 典型相关分析 任务相关成分分析
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