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摘要 — 脑机接口可用于通过从大脑活动中检测人的意图来操作设备。从脑电图 (EEG) 信号解码运动想象 (MI) 是实现此目的的常用方法。为了从 EEG 信号中可靠地识别 MI，通常需要足够数量的传感器。然而，大量的传感器会增加区分 MI 类别的计算成本。此外，与医疗或研究级设备相比，测量 EEG 信号的消费级设备通常采用较少数量的传感器。在这项实验研究中，我们研究了从有限数量的 EEG 传感器解码 MI 时准确性和复杂性之间的权衡。为此，使用成熟的解码方法，使用不同子集的电极位置对 EEG 数据训练了几个解码管道。我们发现，使用较少的传感器时，平均解码准确度没有显著差异 (p=[0.18–0.91])。单个人的最大性能损失是当使用 64 个可用传感器中的 8 个时，平均解码准确度降低了 0.1。因此，从有限数量的传感器解码 MI 是可行的，这凸显了为此目的使用商业传感器设备以降低金钱和计算成本的潜力。
用于解码脑电图运动意象的最佳传感器组
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