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发布时间:2025-02-15 05:56

  性能指标:在脑机接口研究中,往往以信息传输速率(Information transfer rate,ITR)作指标 ⛶评价系统的性能。ITR 的大小与系统的响应时间、识别正确率与 // ☹可输出指令数量相关,是一项综合反映脑机接口系统多方面性能的指 ♐标。但仅以 ITR 作为性能指标,很多时候无法体现响应时间、 ❧识澳客彩票蓝球比分别正确率与可输出指令数量分项指标各自的重要性,甚至可能导致 ♓某项关键指标被忽视。因此本报告在分析系统性能指标时 ✊,从响应时 ❢间、识别正确率、可输出指令数量和菲茨吞吐量四个方面 ♊,综合评估 ❤描述脑机接口系统应具备的性能。

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  分解算法是非植入式脑机接口系统的主流解码算法 ⏪。分解算法 ♏广泛应用于脑机接口系统的去噪与意图解码。分解算法通常使用矩阵 ♋分解或提取空间滤波器来增加不同类别意图的解码可分离性。大多数 ☾分解算法都是为特征提取而设计的 ♑,矩阵特征分解后通常需要连接到 ⛷分类器。独立成分分析(ICA)是使用广泛的分解算法之一。ICA 一方面可对不同源信号进行特征分析,另一方面还可用于去噪( ♉例如去除眨眼成分、伪影信号等) ♿。在解码脑意图时,不同脑机接口 ⚡范式的分解算法存在差异。运动想象范式解码多采用通用空间模式(CSP)及衍生算法。

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  本报记者 宙斯 【编辑:宋之的 】

  

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