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当前的大脑计算机接口（BCI）技术已使用脑电图设备在信号传输和信号采集技术方面取得了一定的进展[6]。这些可以使用EEG实现稳定的系统，例如在响应特定刺激的响应后300毫秒发生的p300 [1]，SSVEP [4]响应于视觉刺激，以特定的频率闪烁，以及在左和右侧的α波动中使用α波的差异的差异，而ca则是在左侧和右侧的情绪界面，不能被视为以人为中心的界面。 基于心理任务的BCI（MT-BCI）可以使用心理图像控制外部设备[3]。 MT-BCI范式分析了认知任务执行期间的周期性脑电图活性，即事件相关的同步/DESYNSYNCHRONIANION（ERS/ERD）[7]。此外，当使用机器学习时，它依赖于在培训过程中学习的预采用的用户数据和分类器，因此用户需要通过其心理图像稳定地生成特定的脑波模式[9]。 但是，没有足够的概括或表达人类形象控制以及如何将其转化为行为[5]。用户界面和交互的验证和示例有限，几乎不清楚脑电波的使用会带来什么优势[8]。为了澄清这一点，有必要开发和设计以人为本的，用户友好的BCI技术。 Hirano及其同事提出了一种使用拟声词[2] [11]来控制和训练的方法，并使用拟声道使用了多模式的视觉和听觉图像。
BCIXD：大脑计算机交互设计
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