【摘 要】
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运动想象脑-机接口（MI-BCI）作为最常见的主动式脑-机交互范式，仍存在指令集小、正确率低等瓶颈问题，其信息传输速率（ITR）与实际应用严重受限。本文设计了六指令想象动作，采集了19名
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程系; 天津大学医学工程与转化医学研究院生物医学工程系;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2017YFB1002504）;国家自然科学基金重点项目（81630051）;天津市科技支撑计划项目（17ZXRGGX00020,16ZXHLSY00270）
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运动想象脑-机接口（MI-BCI）作为最常见的主动式脑-机交互范式，仍存在指令集小、正确率低等瓶颈问题，其信息传输速率（ITR）与实际应用严重受限。本文设计了六指令想象动作，采集了19名被试的脑电信号（EEG），研究协同脑-机接口（cBCI）的协同策略对MI-BCI分类性能的提升效果，对比了不同群体规模、融合策略的变化对群体分类性能的影响。结果表明，最适的群体规模为4人，最佳的融合策略为决策融合，并且在该条件下群体的分类正确率达到了77%，这比相同群体规模下特征融合策略有所提高（77.31%vs. 56.34%），并且比单用户的平均水平明显提高（77.31%vs. 44.90%）。本研究证明了cBCI协同策略可有效提升MI-BCI分类性能，为MI-cBCI研究及其未来应用奠定了基础。
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