【摘 要】
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Recently, rapid serial visual presentation（RSVP）, as a new eventrelated potential（ERP） paradigm, has become one of the most popular forms in electroencephalogram signal processing technologies.Several
【机 构】
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School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology
【出 处】
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Brain Science Advances
【基金项目】
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supported by the National Key Research and Development Program of China （Grant No. 2021ZD0201303）； the Technology Innovation Project of Hubei Province of China （Grant No. 2019AEA171
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Recently, rapid serial visual presentation（RSVP）, as a new eventrelated potential（ERP） paradigm, has become one of the most popular forms in electroencephalogram signal processing technologies.Several improvement approaches have been proposed to improve the performance of RSVP analysis. In brain–computer interface systems based on RSVP, the family of approaches that do not depend on training specific parameters is essential. The participating teams proposed several effective training-free frameworks of algorithms in the ERP competition of the BCI Controlled Robot Contest in World Robot Contest 2021. This paper discusses the effectiveness of various approaches in improving the performance of the system without requiring training and suggests how to apply these approaches in a practical system. First, appropriate preprocessing techniques will greatly improve the results. Then,the non-deep learning algorithm may be more stable than the deep learning approach. Furthermore, ensemble learning can make the model more stable and robust.
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