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World File Search System亮度对比
视觉刺激背景亮度对引发稳态视觉诱发电位的影响
归因于脑电图（EEG）信号的信噪比差（SNR）[3]。可以通过增加信号水平和/或降低噪声水平来改善SSVEP信号的SNR。研究人员在改善SSVEP的SNR并提高BCI性能方面取得了长足的进步。首先，研究人员通过应用高级信号处理方法改善了SNR。例如，在当前的BCI系统中广泛使用试验平均，以改善脑电图分析中的SNR [3]。空间过滤已用于将多通道脑电图数据投射到低维空间空间中，以消除任务 - 无关的组件并改善与任务相关的EEG信号的SNR [4]。对于SSVEP，规范相关分析（CCA）方法可以最大程度地提高SSVEP的检测频率[5，6]。独立的组件分析是另一种空间滤波方法，通过将与任务相关的脑电图组件与任务 - iRrelevant eeg和人为成分分开，从而增强了脑电图信号的SNR [7，8]。第二，研究人员设计了实验以获得增强的与任务相关的脑电图信号并改善SNR。例如，在有效的基于SSVEP的BCI中，与使用Checkerboard刺激获得的刺激相比，使用情感人脸的视觉刺激大大提高了SSVEP信号的振幅[9]。第三，一些研究人员调整了视觉刺激亮度的参数，以调节SSVEP响应的幅度，从而改善了SSVEP的SNR [10-12]。例如，相关研究表明，亮度对比信息对于形式，运动和深度的感知至关重要[13，14]。亮度对比或“调制深度”定义为最大亮度的比率减去最小亮度与最大亮度以及
程序
视网膜机制演变为提取和编码视网膜图像中最重要的信息。亮度对比，“红色/绿色”，“黄色/蓝色”，“白色黑色”和“灯光”通道提取说明视觉感知的大多数属性所需的信号，包括判断环境照明水平的能力。通过采用两种类型的感光体，棒和锥体，视觉系统实现了极大的，动态的有用视觉范围，但这涉及广泛的折衷。从视网膜图像中提取的信号的空间，时间和色彩特性在环境照明的水平上很大。视敏度，对比度灵敏度，红色/绿色和黄色/蓝色色彩视觉以及运动以及快速的敏感性，所有这些都随光水平降低而恶化。正常衰老和视网膜疾病也会影响视觉性能在介质范围内受到损害的程度。在本讲座中，我将描述许多高级视力和验光测试，旨在降低受试者的变异性，以说明与年龄相关的正常变化，以选择性地分离出红色/绿色和黄色/蓝色的颜色机制，最重要的是，以特定的测试，以测试中高视范围内视觉敏感性的损失率。对糖尿病患者的广泛研究，与年龄相关的黄斑变性和青光眼进行了广泛研究，以说明这些测试在早期发现视网膜疾病中的有用性。还将提供单一患者研究的独特结果，以说明介质范围内杆和锥信号异常相互作用的某些视觉后果。