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摘要：稳态的视觉诱发电位（SSVEP）是脑电图中与事件相关的潜力（EEG），已应用于大脑 - 计算机接口（BCIS）。基于SSVEP的BCIS目前在各种BCI实施方法中在信息传输率（ITR）方面表现最好。规范组件分析（CCA）或频谱估计（例如傅立叶变换及其扩展）已用于提取SSVEP的特征。但是，这些信号提取方法在可用的刺激频率上有限制。因此，命令的数量有限。在本文中，我们提出了一个复杂的有价值的卷积神经网络（CVCNN），以克服基于SSVEP的BCI的限制。实验结果表明，所提出的方法克服了刺激频率的限制，并且表现优于常规的SSVEP特征提取方法。
通过原子发射光谱
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