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摘要。目的。由于局部场电位 (LFP) 具有良好的特性（信号稳定性和低带宽），近来人们对其在脑机接口 (BMI) 应用中的兴趣日益浓厚。LFP 通常相对于单个单极参考进行记录，而该参考易受常见噪声的影响。已提出了几种参考方案来消除常见噪声，例如双极参考、电流源密度 (CSD) 和公共平均参考 (CAR)。然而，到目前为止，还没有任何研究调查这些参考方案对基于 LFP 的 BMI 解码性能的影响。方法。为了解决这个问题，我们使用深度学习方法全面研究了不同参考方案和 LFP 特征对手部运动解码性能的影响。我们使用了在猴子执行伸手任务时从其运动皮层区域长期记录的 LFP。主要结果。实验结果表明，无论采用何种参考方案，局部运动电位 (LMP) 都是最具信息量的特征。使用 LMP 作为特征，我们发现 CAR 在长期记录会话中始终比其他参考方案产生更好的解码性能。意义总体而言，我们的结果表明 LMP 与 CAR 结合使用可以增强基于 LFP 的 BMI 的解码性能。
参考方案对基于LFP的脑机接口解码性能的影响
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