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摘要：稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 因其稳健性、大量命令、高分类准确率和信息传输率 (ITR) 等优点，被广泛应用于开发脑机接口 (BCI)。然而，同时使用多个闪烁刺激往往会导致用户感到非常不适、疲倦、烦恼和疲劳。在这里，我们建议使用脑电图 (EEG) 和基于视频的眼动追踪来设计一种刺激响应混合拼写器，以提高用户在面对大量同时闪烁的刺激时的舒适度。有趣的是，基于典型相关分析 (CCA) 的框架可用于识别闪烁信号持续时间为 1 秒的目标频率。我们提出的 BCI 拼写器仅使用六个频率来对 48 个目标进行分类，从而大大提高了 ITR，而基本的 SSVEP BCI 拼写器使用的频率数量与目标数量相同。使用此拼写器，我们在提示拼写任务中获得了 90.35 ± 3.597% 的平均分类准确率，平均 ITR 为 184.06 ± 12.761 比特/分钟，在自由拼写任务中获得了 190.73 ± 17.849 比特/分钟。因此，我们提出的拼写器在目标分类、分类准确率和 ITR 方面优于其他拼写器，同时产生的疲劳、烦人、疲倦和不适感更少。我们提出的混合眼动追踪和基于 SSVEP BCI 的系统最终将实现真正的高速通信通道。
使用眼动追踪和 SSVEP 的混合拼写器设计......
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