基于P300和SSVEP的新型混合BCI范例

针对在Ｐ３００的脑－机接口（ＢＣＩ）汉字输入系统中输入速度较慢的问题，开发了一套新型的汉字拼音输 入在线脑－机接口系统．用户界面中设计新型的二级选择模式，减小了用户在实验中的视角转移，并且将自然 语言

一种基于SSVEP和P300的联合脑-机接口范式，匡光涛，王索刚，与传统基于单一脑电信号的脑-机接口（BCI）相比，基于多种特征信号的联合BCI能有效提高BCI性能。针对SSVEP和P300诱发电位的

认知任务 BCI basada en P300对神经反馈的康复

整个P300数据由基于Oddball范式的P300字符实验产生，实验过程如下：实验过程由一名被试者完成，字符矩阵的显示周期为2.5s，在这个周期内，字符矩阵的每行或列均被随机地加亮一次，加亮的持续时间

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一些参考文献

基于视听刺激诱发P300信号是目前脑机接口普遍使用的范式,然而众多病患存在视听功能障碍,无法由视听刺激获得稳定准确的P300信号,传统的P300脑机接口存在诸多局限性,因此,设计了一种以空间体感电刺激

SSVEP-BCI研究 作为Ridgefield高中专业研究计划的一部分,我研究了脑机接口领域并进行了实验。 在老Dominion大学(现移居至弗吉尼亚联邦大学)的Dean Krusienski博士及

针对P300信号特征提取和分类过程中训练及测试速度相对较慢的不足，提出了一种基于P300带内带外特征的脑电信号特征提取方法，将时域能量熵和离散小波变换相结合，克服了P300信号识别中对电极数量和脑电信

利用多维EMD分解算法,在时域和空域上同时对信号进行多维度的经验模式分解,利用导联电极之间的关联信息,提高P300信号的提取准确度。在此基础上,以特定目标探测为应用目标设计了刺激范式,并进行了真实环境