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摘要 — 脑机接口 (BCI) 旨在让用户能够仅通过思维过程与机器交互。针对轻度和重度运动障碍患者的 BCI 尤其令人感兴趣，因为这种技术将改善他们的生活方式。本文重点研究了使用深度信念网络对脑电图中单次试验的 P300 波形进行分类，以用于 BCI。这种深度学习算法能够自动从受试者的脑电图数据中识别相关特征，使其训练所需的预处理阶段更少。该网络在健康受试者和中风后患者身上进行了测试。健康受试者的最高准确率为 91.6%，中风后患者的准确率为 88.1%。索引术语 — 脑机接口、中风患者、脑电图、深度信念网络
使用深度信念网络对 P300 单次试验进行分类......
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