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抽象的大脑计算机界面（BCIS）获取电脑图（EEG）信号，并将其解释为一种命令，该命令可以帮助使用单个通道的严重运动障碍者。BCI的目标是实现支持残疾人发展相关功能的原型。在文献中已经实施了各种研究，以实现SupeRior设计。提出的基于P300检测的BCI模型的主要新颖性与单渠道的美国相关。在这项工作中，我们使用带通滤波器的技术引入了一种脱氧方法，然后是缩放图像的变换，我们进行了连续小波变换。使用基于转移学习方法的深层神经网络对派生的图像进行了训练和验证。此pa-基于深层网络提供了BCI模型，该模型在分类准确性方面提供了更高的性能，并使用单通道EEG信号为残疾受试者提供了比特率。拟议的基于P300的BCI模型的平均信息传输率最高的是残疾人受试者的13.23至26.48位/分钟。分类性能表明，基于转移学习方法的深网可以与其他最先进的
P300检测的深度神经网络方法 -
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