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排序方式：

脑-机接口信号中靶标的贝叶斯搜索被引量：2: 2009年; 提出了脑控虚拟键盘上按钮的编码以每个按钮中靶标出现的时间次序安排,搜索出靶信号出现的位置就能探测受试者的选择.以基于最小误判准则的贝叶斯分类器,对靶及非靶两类刺激信号进行分类训练,分别在通道和时段选择上进行了特征提取研究,得到识别率最高的5个通道中最佳时段的训练参数.利用训练了的分类器,对受试者每次按钮选择所记录到的EEG信号中可能出现靶刺激的位置进行搜索,来判断受试者所选择的按钮.结果表明:最佳通道P 8获得了72.50%的平均正确识别率,该结果为构建一个实时的脑控拼写装置打下了基础.; 官金安许珍荣方浩; 关键词：诱发电位特征提取贝叶斯分类器

脑—机接口信号中靶标的贝叶斯搜索: 人类的各种意识活动能通过脑电得到反映,脑-机接口/(BCI/)通过对脑电的分析解读出用户的意图,并实现对外部设备的直接控制。脑机接口在认知科学、康复医学等方面都有着极其重要的意义。本文探讨利用“模拟自然阅读”模式下产生的...; 许珍荣; 关键词：脑-机接口诱发电位特征提取贝叶斯; 文献传递

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许珍荣