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简介：大脑计算机界面（BCI）是允许用户明确或隐式与计算机相互作用的设备（Clerc等，2016）。许多BCI是基于脑电图（EEG）的，在神经基础学中，BCI可用于检测用户的心理状态。然而，基于脑电图的精神状态估计管道仍未达到具有信号非平稳性的理想分类率，包括跨课程可变性（Saha＆Baumert，2020）。因此，提出了使用与EEG提取的错误相关电位（ERRP）通过一种反馈回路来帮助改善BCI算法的（Chavarriaga等，2014）。事件相关电位（ERP）已显示出比光谱特征更强大的时间效应（Roy等，2016），并且误差势（ERRP）也可能证明是如此。这些错误的形状为两个额中央ERP：错误委员会和反馈相关的消极情绪的与错误相关的负面关系（ERN）（FRN，又称奖励积极性-REWP）用于负反馈观察。阳性顶部成分伴随着这些峰：分别是误差阳性（PE）和P300（Chavarriaga等，2014）。这些潜力也通过观察出人意料和/或错误的系统作用引起（Somon等，2018）。Chavarrigia和Millán（2010）开始研究ERN和FRN的稳定性，并表明它们会随着时间的流逝而保持稳定。但是，没有研究某些因素。这项研究的初步结果打算通过两种方式扩展这些结果：首先，我们评估了在三个单独的课程中呈现ERN和FRN对ERN和FRN的一致性的影响，相隔一周；然后，我们观察到执行和反馈相关的错误随着时间的推移的稳定性。
评估ERN和FRN鲁棒性对跨课程可变性
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