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摘要。代码调制的视觉诱发电位脑机接口 (c-VEP BCI) 允许从闪烁字符的虚拟键盘进行拼写。所有字符同时闪烁，每个字符根据预定义的伪随机二进制序列闪烁，循环移位不同的时间滞后。对于给定的字符，伪随机刺激序列会在受试者的脑电图 (EEG) 中唤起 VEP，可将其用作模板。此模板通常在校准阶段获得，并在拼写阶段应用于目标识别。c-VEP BCI 系统的一个缺点是它需要较长的校准阶段才能达到良好的性能。本文提出了一种无监督方法，通过从连续字符之间的 VEP 响应中提取相对滞后并使用字典预测完整单词，避免了 c-VEP BCI 中的校准阶段。我们在公共数据集上进行了离线实验。我们模拟了从英语词典中选择的四组单词的拼写，这些单词的总字符数不同。每个实验都由刺激周期数参数化。所得结果表明，基于单词预测的 c-VEP BCI 自动校准方法可以高效且有效。
通过词语预测自动校准 c-VEP BCI
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