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大脑中周期性信号称为稳态视觉诱发电位 (SSVEP),由闪烁刺激引起。它们通常通过回归技术检测,该技术需要相对较长的试验长度来提供反馈和/或足够数量的校准试验才能在脑机接口 (BCI) 的背景下可靠地估计。因此,对于设计用于使用 SSVEP 信号操作的 BCI 系统,可靠性是以速度或额外记录时间为代价的。此外,无论试验长度如何,当存在影响对闪烁刺激的注意力的认知扰动时,无校准回归方法已被证明会出现显著的性能下降。在本研究中,我们提出了一种称为振荡源张量判别分析 (OSTDA) 的新技术,该技术提取振荡源并使用新开发的基于张量的收缩判别分析对其进行分类。所提出的方法对于只有少量校准试验可用的小样本量设置非常可靠。此外,它在低通道数和高通道数设置下都能很好地工作,试验时间短至一秒。 OSTDA 在不同实验设置(包括具有认知障碍的实验设置)下的表现与其他三种基准最新技术相似或明显更好(即具有控制、听力、口语和思考条件的四个数据集)。 总体而言,在本文中,我们表明 OSTDA 是所有研究管道中唯一能够在所有分析条件下实现最佳结果的管道。 2021 由 Elsevier BV 出版

基于 SSVEP 的 BCI 系统的正则化张量管道

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