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摘要 — 本文介绍了一种处理和分类视觉诱发电位信号 (SSVEP) 的原创方法。它介绍了一种将典型相关分析与基于功率谱密度的方法相结合的集成学习模型。所用的刺激物是使用 LED 构建的，范围从 7.04 Hz 到 38.46 Hz。使用 ADS1299 和三个干电极收集数据。针对不同的光强度和 LED 之间的不同距离进行了测试。总共招募了 22 名参与者，平均准确率为 99.1 ± 2.27%，决策时间为 1 秒。据我们所知，这些结果超过了之前在 SSVEP-BCI 中使用高频刺激的其他作品中发表的结果，即平均准确率约为 90%，决策时间为 5 秒。索引术语 — 典型相关分析、脑机、EEG、视觉诱发电位、SSVEPC。
使用快速准确的 SSVEP 脑机接口...
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