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机器学习，脑机接口，算法优化

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混合特征目标选择用于基于BCI的二维光标控制

为了控制显示器屏幕上的光标，用户通常需要依次执行两个任务。第一个任务是在显示器屏幕上移动光标到目标(称为二维或2-D光标移动),第二个任务是通过单击选择一个感兴趣的目标或不点击以拒绝一个不感兴趣的目标。在之前的研究中，我们在一个基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)系统中实现了前一个功能，分别使用运动想象和P300电位来控制水平和垂直光标的运动。在本研究中，目标选择或拒绝功能是使用来自运动想象和P300电位的混合特征实现的。具体来说，为了选择感兴趣的目标，用户必须将注意力集中在一个闪烁的按钮上，以激发P300电位，同时保持运动想象的空闲状态。或者，用户在不注意任何按钮的情况下执行左右运动想象来拒绝目标。我们的数据分析和在线实验结果验证了该方法的有效性。该混合特征被证明比单独使用运动意象特征或P300特征更有效。11名受试者参加了我们的在线实验，实验涉及连续的二维光标移动和目标选择。每次试验的平均持续时间为18.19秒，目标选择的平均准确率为93.99%，每个目标选择或拒绝事件均在2秒内完成。

一口盐汽水

2021-10-23

1.3K0

用于脑机接口的机器学习

html php 学习方法机器学习神经网络

(原文MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR BRAIN-COMPUTER INTERFACES K.-R. Müller, M. Krauledat, G. Dornhege, G. Curio, B. Blankertz)

一口盐汽水

2021-10-09

1.1K0

时域滤波器（1）

比如算数平均滤波h[n]=\frac{1}{m}\{1,1...1\}(m个1)与x[n]的卷积运算

一口盐汽水

2020-11-26

1.2K0

因果，稳定，无源，无损系统（1）

y[n]=a_1x[n-1]+a_2x[n-2]+x[n-3]\\y[n]=a_1x[n]+b

一口盐汽水

2020-11-26

6710

傅里叶变化公式解析(1)

\overrightarrow {x} = (x_1,x_2,...x_n), \overrightarrow {y} = (y_1,y_2,...y_n)

一口盐汽水

2020-11-24

1.2K0

线性时不变系统（1）

1.线性系统定义：系统的输入输出之间满足线性叠加原理的系统称为线性系统判定：若y_1(n)=T[a_1x_1(n)],y_2(n)=T[a_2x_2(n)] 则T[a_1x_1(n)+a_2x_2(n)]=y_1(n)+y_2(n) 2.时不变系统定义：系统对于输入信号的运算关系在整个过程中不随时间变化判定：若y(n)=T[x(n)] 则y(n-n_0)=T[x(n-n_0)] 3.线性时不变系统定义：同时满足线性和时不变的系统 4.系统的单位脉冲响应系统输入为\sigma(n) 时的输出定

一口盐汽水

2020-11-19

1K0

数字信号常用典型序列（1）

1.单位脉冲序列（单位采样序列）\sigma(n)=\{...,0,\underline{1},0,...\}

一口盐汽水

2020-11-18

1.2K0

凝聚层次聚类，DBSCAN聚类(1)

凝聚层次聚类：初始每个对象看成一个簇，即n个簇，合并最相似的两个簇，成（n-1）个簇，重复直到一个簇

一口盐汽水

2020-11-17

1.9K0

k均值聚类（1）

分k个簇，起始随机选择k个点为簇的初始质心，选取距离k个质心最近的一个加入那个簇，之后更新质心，即簇内所有数值的平均，之后继续重复直到质心不再变化或者小于一个阈值。

一口盐汽水

2020-11-17

1.2K0

朴素贝叶斯（1）

则样本x属于类别c_i的概率为P(Y=c_i|X=x_i)，即在样本x属性取值为x=(x_1,x_2,...x_n)的情况下属于类别c_i的概率

一口盐汽水

2020-11-17

5210

k-近邻分类算法

其中，a，b为包含m个属性的样本，属性计算时要进行规范化（最大最小值规范化或零均值规范化等）

一口盐汽水

2020-11-15

9820

决策树算法（1）

决策树机器学习

依据信息熵 entropy(D)=-\sum_{i=1}^kp(c_i)log_2p(c_i)

一口盐汽水

2020-11-15

4780

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