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脑机接口 (BCI) 是一种允许人们绕过周围神经系统 (PNS) 的自然神经肌肉和激素输出与环境互动的系统。这些接口记录用户的大脑活动并将其转换为外部设备的控制命令，从而为 PNS 提供额外的人工输出。在此框架中，基于 P300 事件相关电位 (ERP) 的 BCI 已被证明特别成功且稳定，ERP 代表特定事件或刺激后从大脑记录的电反应。通过分类算法确定 EEG 特征中是否存在 P300 诱发电位。线性分类器（例如逐步线性判别分析 (SWLDA) 和支持向量机 (SVM)）是 ERP 分类中最常用的判别算法。由于 EEG 信号的信噪比较低，因此需要执行多个刺激序列（即迭代），然后取平均值，然后对信号进行分类。然而，虽然增加迭代次数可以提高信噪比 (SNR)，但也会减慢该过程。在早期的研究中，迭代次数是固定的（不停止），但最近，文献中提出了几种提前停止策略，以便在满足某个标准时动态中断刺激序列，以提高通信速率。在
通过优化和机器学习提高 P300 拼写器的性能
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