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使用基于ERP的BCI的全面的家庭设备控制数据集，并应用了受试者间转移学习
大脑计算机界面（BCIS）有可能通过在大脑和计算机系统之间建立直接联系来彻底改变人类计算机的互动。最近的研究越来越关注BCIS的实际应用 - 例如，仅通过思想控制家庭设备。使用脑电图（EEG）的非侵入性BCI之一利用事件相关电位（ERP）来响应目标刺激，并在控制家庭设备方面表现出了希望。在本文中，我们提供了一个基于在线ERP的BCI的全面数据集，用于控制各种刺激呈现环境中的各种家用设备。我们从总共84位受试者中收集了在线BCI数据，其中60名受试者控制了三种类型的设备（电视：30，门锁：15和电灯：15），每个设备4个功能，14位受试者通过LCD监控器控制了6个功能的蓝牙扬声器，并通过LCD监控器进行4个功能，并通过4个受试者控制空调的空调，并通过4个功能通过4个功能。使用数据集，我们旨在通过采用两种不同方法的转移学习来解决ERP中受试者间可变性的问题。第一种方法是“范式转移学习”，旨在将模型推广到相同的刺激呈现范式内。第二种方法是“交叉范式转移学习”，涉及将模型从4级LCD环境扩展到不同的范式。结果表明，转移学习可以有效地增强基于ERP的跨不同受试者和环境的ERP的普遍性。
传感与控制数据表 TLE4997A8(D)
• 两个独立可编程线性霍尔传感器 IC 与比例模拟输出信号的集成。 • 20 位数字信号处理 (DSP) • 数字温度补偿 • 12 位整体分辨率 • 工作汽车温度范围 -40°C 至 125°C • 输出信号在整个温度和使用寿命内的低漂移 • 可编程参数存储在 EEPROM 中，具有单比特纠错功能： – 磁性范围和灵敏度（增益）、输出斜率的极性 – 偏移 – 带宽 – 钳位水平 – 温度补偿系数以适应最常见的磁铁材料 – 内存锁 • 电源电压 4.5-5.5 V（4-7 V 扩展范围） • 可配置磁性范围：±50mT、±100mT 或 ±200mT • 所有引脚的反极性和过压保护 • 输出短路保护 • 板载诊断（断线检测、EEPROM 错误、过压） • 校准模式下内部温度和磁场值的数字读数 • 使用公共电源对多个传感器进行编程和操作 • 磁传递函数的两点校准