【摘 要】
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基于稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potentials,SSVEP)的脑-机接口(Brain-Computer Interfaces,BCI)可将不同频率的视觉刺激目标映射到某种控制指令中以达到控制外部设备的目的。为了探究AR-BCI对刺激数量的可容纳性及多目标刺激数量对AR-BCI分类精度的影响,文中设计了4组不同数量的刺激界面,并通过HoloLens(AR)眼镜进行显示。对比分析表明,随着刺激数量的增加,4种布局的分类正确率逐渐降低,并且刺激目标的位置会影响分
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61807031)。
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基于稳态视觉诱发电位(Steady-State Visual Evoked Potentials,SSVEP)的脑-机接口(Brain-Computer Interfaces,BCI)可将不同频率的视觉刺激目标映射到某种控制指令中以达到控制外部设备的目的。为了探究AR-BCI对刺激数量的可容纳性及多目标刺激数量对AR-BCI分类精度的影响,文中设计了4组不同数量的刺激界面,并通过HoloLens(AR)眼镜进行显示。对比分析表明,随着刺激数量的增加,4种布局的分类正确率逐渐降低,并且刺激目标的位置会影响分
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