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摘要：基于 P300 的脑机接口 (BCI) 性能易受延迟抖动影响。为了研究延迟抖动对 BCI 系统性能的影响，我们提出了基于分类器的延迟估计 (CBLE) 方法。在我们之前的研究中，CBLE 基于最小二乘 (LS) 和逐步线性判别分析 (SWLDA) 分类器。在这里，我们旨在使用稀疏自动编码器 (SAE) 扩展 CBLE 方法，以将基于 SAE 的 CBLE 方法与基于 LS 和 SWLDA 的 CBLE 进行比较。新开发的基于 SAE 的 CBLE 和以前使用的方法也应用于新收集的数据集，以降低出现虚假相关的可能性。我们的结果显示，BCI 准确度和估计的延迟抖动之间存在显着 (p < 0.001) 负相关性。此外，我们还研究了电极数量对每种分类技术的影响。我们的结果表明，总体而言，无论分类方法和电极数量如何，CBLE 都能发挥作用；相比之下，电极数量对 BCI 性能的影响则取决于分类器。
用于预测大脑的分类技术比较...
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