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许多机器学习研究已证明，集成分类器的分类准确率高于单个强学习器。尽管许多脑电图-脑机接口 (BCI) 研究使用集成分类器来增强 BCI 性能，但集成分类器很少用于近红外光谱 (NIRS)-BCI。此外，由于尚无系统的比较研究，集成分类器对 NIRS-BCI 的功效仍然未知。本研究采用四个 NIRS-BCI 数据集来评估基于自举聚合的线性判别分析集成分类器的功效。从分析结果来看，本研究采用的所有四个 NIRS-BCI 数据集的比特率和分类准确率均显著（或略微显著）提高。此外，在四个数据集中的两个数据集中发现显著的比特率改善。
近红外光谱性能改进-...
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