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文章通过两步任务相关成分分析增强基于 SSVEP 的脑机接口
摘要：在基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 研究的频率识别各种方法中，任务相关成分分析 (TRCA) 引起了广泛关注，它提取用于对脑电图 (EEG) 信号进行分类的判别空间滤波器。与现有的 SSVEP 方法相比，基于 TRCA 的 SSVEP 方法具有更低的计算成本和更高的分类性能。尽管基于 TRCA 的 SSVEP 方法很实用，但在使用短窗口 EEG 信号的情况下，它仍然会受到频率识别率下降的影响。为了解决这个问题，我们在此提出了一种改进的 SSVEP 解码策略，该策略通过执行两步 TRCA 不受窗口长度影响。所提出的方法重用了与 TRCA 生成的目标频率相对应的空间滤波器。随后，所提出的方法通过关联单个模板和测试数据来强调目标频率的特征。为了评估所提方法的性能，我们使用了包含 35 名受试者的基准数据集，并确认与其他现有 SSVEP 方法相比，其性能显著提高。这些结果表明，该方法适合作为基于 SSVEP 的 BCI 应用的有效频率识别策略。
传感器
摘要：基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）拼写器因其高信息传输速率（ITR）而受到广泛研究。本文旨在提高SSVEP-BCI在高速拼写方面的实用性。系统从自行开发的专用EEG设备获取脑电图（EEG）数据，并将刺激布置为键盘。对任务相关成分分析（TRCA）空间滤波器进行修改（mTRCA）以进行目标分类，并且在离线分析中与原始TRCA相比表现出明显更高的性能。在在线系统中，利用基于贝叶斯后验概率的动态停止（DS）策略来实现可变的刺激时间。此外，还优化了时间滤波过程和程序以促进在线DS操作。值得注意的是，在线 ITR 平均达到 330.4 ± 45.4 比特/分钟，明显高于固定停止 (FS) 策略，峰值 420.2 比特/分钟是迄今为止使用 SSVEP-BCI 的最高在线拼写 ITR。所提出的系统具有便携式 EEG 采集、友好的交互和可变的命令输出时间，为基于 SSVEP 的 BCI 提供了更大的灵活性，并有望实现实际的高速拼写。
通过跨域转移学习促进基于模板的SSVEP解码
抽象目标。本研究旨在建立一个广义的转移学习框架，以通过利用跨域数据传输来提高稳态视觉诱发电位（SSVEP）基于脑部计算机界面（BCIS）的性能。方法。我们通过结合了最小二乘转换（LST）的转移学习来增强基于最新的模板的SSVEP解码，以利用跨多个域（会话，主题和脑电图蒙太奇）利用校准数据。主要结果。研究结果验证了LST在跨域传输现有数据时消除SSVEP的可变性的功效。此外，基于LST的方法比标准与任务相关的组件分析（TRCA）的方法和非第一个天真转移学习方法明显更高的SSVEP解码精度。意义。这项研究证明了基于LST的转移学习能够在各种情况下对其原理和行为进行深入研究，从而利用主题和/或设备的现有数据。当校准数据受到限制时，提出的框架显着提高了标准TRCA方法的SSVEP解码精度。其在校准减少方面的性能可以促进基于SSVEP的BCIS和进一步的实用应用。
渗透测试结果 - 331 Clair Road East, Guelph, ON
在 Stantec 的监督下，MLG 挖掘了前面提到的试验坑，深度从地表以下 (BGS) 0.6 米到 2.8 米不等，代表了未来渗透廊道的预计基准高程。在渗透廊道基准高程高于现有等级的位置，MLG 仅移除表土层以暴露下层原生土壤沉积物（即 TP01-23 至 TP03-23、TP06-23、TP09-23、TP12-23 和 TP14-23）。 Stantec 按照 Credit Valley Conservation (CVC) 和 Toronto and Region Conservation (TRCA) (2010 3) 低影响雨水管理规划和设计指南附录 C 中概述的协议确定了试验坑的挖掘深度/高程，该指南要求挖掘延伸至给定渗透廊道的预计基准高程，以便进行现场土壤渗透测试。
行动报告安大略科学中心更新
该地点部分位于多伦多市（“城市”）拥有的财产上，部分位于多伦多和地区保护局拥有的财产（“ TRCA”）。（见图1）。城市拥有的遗址部分约为15英亩，包括接待大楼，IMAX圆顶，广场和现场停车设施，如图1所示，如图1所示，如城市土地（“城市土地”）。该城市还拥有位于该地点以北的土地，最初以停车场租赁到OSC；但是，这些土地已从OSC租赁中删除，现在组成了多伦多市的现场现场，该地点已获得市议会批准用于开发住宅用途，一所新的TDSB小学，新的非营利日托，新的非营利性日托，新的公园和两条新街道。（请参见项目PH34.2）（如图1所示，如现在的住房站点）。
通过减少刺激幅度深度
摘要 - 稳态视觉诱发电位（SSVEP）当前是脑部计算机界面（BCI）中使用最广泛的范例之一。尽管SSVEP-BCI的特征是它们的高且稳健的分类性能，但从用户体验的角度来看，反式刺激的重复表现是不舒服的。的确，SSVEP刺激的低水平视觉特征使它们随着时间的流逝而紧张，并且可能会破坏需要持续关注的任务。他们甚至可以诱导癫痫发作。本研究探讨了刺激幅度深度（90％的幅度降低），以设计SSVEP刺激，以改善用户舒适性的解决方案。在低振幅和标准的全幅度SSVEP刺激之间，系统比较了不同管道获得的分类精度。结果揭示了使用与任务相关的组件分析（TRCA）分类方法的高（99.8％）和低幅度（80.2％）刺激的高分类精度。目前的发现证明了减少SSVEP刺激幅度以增加用户舒适度为透明BCI操作铺平道路的有效性。
基于多目标优化的 SSVEP 脑机接口高通空间滤波
摘要 — 为了提高基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的脑机接口 (BCI) 的目标识别性能，已经提出了许多空间滤波方法。现有的方法倾向于仅使用来自同一刺激的训练数据来学习某个目标的空间滤波器参数，并且它们很少考虑来自其他刺激的信息或训练过程中的体积传导问题。在本文中，我们提出了一种新的基于多目标优化的高通空间滤波方法来提高 SSVEP 检测的准确性和鲁棒性。滤波器是通过最大化训练信号和来自同一目标的单个模板之间的相关性，同时最小化来自其他目标的信号与模板之间的相关性来得出的。优化还将受到滤波器元素之和为零的约束。在两组自采集的 SSVEP 数据集（分别包含 12 个和 4 个频率）上的评估研究表明，所提方法优于 CCA、MsetCCA、SSCOR 和 TRCA 等比较方法。所提方法还在 35 名受试者记录的公开 40 类 SSVEP 基准数据集上进行了验证。实验结果证明了所提方法对提升 SSVEP 检测性能的有效性。
一种用户友好的基于 SSVEP 的 BCI，使用不可感知的...
摘要：利用四类相位编码刺激，开发了基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）系统。将高于临界融合频率（CFF）的60Hz闪烁光诱发的SSVEP与15Hz和30Hz的SSVEP进行比较。采用任务相关成分分析（TRCA）方法检测脑电图（EEG）中的SSVEP成分。对17名受试者的离线分析表明，60Hz的最高信息传输速率（ITR）为29.80±4.65bpm，数据长度为0.5s，分类准确率为70.07±4.15％。在线BCI系统在4s的60Hz下达到平均分类准确率为87.75±3.50％，ITR为16.73±1.63bpm。具体来说，受试者在60Hz下的最大ITR为80bpm，持续时间为0.5s。虽然60Hz的BCI性能低于15Hz和30Hz，但行为测试的结果表明，在无闪烁感知的情况下，60Hz的BCI系统比15Hz和30Hz的BCI系统更舒适。相关性分析表明，信噪比（SNR）较高的SSVEP对应更好的分类性能，舒适度的提高伴随着性能的下降。本研究证明了使用无感知闪烁的用户友好型SSVEP BCI的可行性和潜力。
跨主体辅助：间和主体内最大相关性，以增强基于SSVEP的BCIS
摘要 - 目的：通过使用单个校准数据，当前的最新方法显着提高了稳态诱发电位（SSVEP）的检测性能。但是，耗时的校准会限制了培训试验的数量，并可能导致视觉疲劳，从而削弱了单个培训数据的效率。为解决此问题，本研究提出了一种新型的受试者间和受试者内最大相关性（IISMC）方法，以通过采用跨主体间和受试者的相似性和可变性来增强SSVEP识别的鲁棒性。通过有效的转移学习，在相同任务下的类似经验在主题之间共享。方法：IISMC从自己和其他受试者中提取主题的特定信息和与任务相关的相似信息，通过最大化和内部对象内相关性来执行相同任务。多个弱分类器是由几个现有主题构建的，然后集成以通过平均加权来构建强晶格。最后，为目标识别获得了强大的融合预测指标。结果：在35个受试者的基准数据集上验证了所提出的框架，实验结果表明，IISMC获得的性能要比与TART与任务相关的成分分析（TRCA）的状态更好。明显：所提出的方法具有开发高速BCI的巨大潜力。
简报 10 - 2025 年资本预算简报 - 峡谷战略和 Meadoway
总计 250 万美元（2025 年为 50 万美元），由城市范围的环境倡议计划提供债务资金，其中包括约 20 万美元用于推进 Meadoway 的寻路。 1440 万美元用于附录 B 中确定的 2025-2026 年四个项目，已通过联邦自然基础设施基金 (NIF) 批准。 2025-2029 年 890 万美元（2025 年为 110 万美元），由资本资产管理计划 (CAMP) 提供债务资金，用于峡谷优先投资区 (PIA) 的步道和道路的良好维修状态 (SOGR)，包括 Heath Crest Trail 和 Stairs into the Ravine（Vale of Avoca），由于 Gardiner 和 DVP 的重新分配，这比 2024-2033 年资本预算和计划增加了 750 万美元的资金。 预计 620 万美元中的 30 万美元将结转到 2025 年，用于附录 A 中确定的八个项目，由联邦和省政府通过 ICIP COVID-19 复原基金全额偿还 2025-2026 年期间 50 万美元，由东唐步道开发费资助（资金未作为配套资金包含在 NIF 中）。 • TRCA 通过 Weston Family Foundation 慈善事业继续推进 Meadoway 的实施。此外，联邦自然基础设施基金已为 Meadoway 拨款 560 万美元，其中 2024 年拨款 90 万美元，2025 年拨款 470 万美元。接下来的五年（2030 – 2034 年）