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稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种广泛使用的脑机接口 (BCI) 范式，因其多目标能力和有限的脑电图电极要求而受到重视。传统的 SSVEP 方法经常因闪烁的光刺激而导致视觉疲劳和识别准确率下降。为了解决这些问题，我们开发了一种创新的稳态运动视觉诱发电位 (SSMVEP) 范式，该范式融合了运动和颜色刺激，专为增强现实 (AR) 眼镜设计。我们的研究旨在增强 SSMVEP 反应强度并减轻视觉疲劳。实验在受控的实验室条件下进行。使用 EEGNet 的深度学习算法和快速傅里叶变换 (FFT) 分析脑电数据，以计算分类准确率并评估反应强度。实验结果表明，双模态运动-颜色融合范式显著优于单模态SSMVEP范式和单色SSVEP范式，在中等亮度（M）和C=0.6的面积比下，准确率最高可达83.81%±6.52%。客观测量和主观报告均证实了双模态运动-颜色融合范式的信噪比（SNR）有所提高，视觉疲劳有所减轻。研究结果验证了双模态运动-颜色融合范式在基于SSVEP的脑机接口（BCI）中的应用前景，能够同时提升脑部反应强度和用户舒适度。
利用双峰 SSMVEP 提高 BCI 性能
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