文献类型：期刊文章

作　　者：江京[1] 许敏鹏[2,3] 印二威[4] 王春慧[1] 明东[2,3]

Jiang Jing;Xu Minpeng;Yin Erwei;Wang Chunhui;Ming Dong(National Key Laboratory of Human Factors Engineering,China Astronaut Research and Training Center,Be~jing 100092,China;Lab of Neural Engineering ＆ Rehabilitation,College of Precision Instrument and Opto-Electronics Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China;Tianjin International Joint Research Center for Neural Engineering,Acaclemy of Medical Engineering and Translational Medicine,Tianjin University,Tianjin 300072,China;Unmanned Systerns Research Center,National Institute of Defense Technology Innovation,Academy of Military Sciences China,Beijing 100081,China)

机构地区：[1]中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室,北京100092 [2]天津大学精密仪器与光电子工程学院神经工程与康复实验室,天津300072 [3]天津大学医学工程与转化医学研究院天津神经工程国际联合研究中心,天津300072 [4]军事科学院国防科技创新研究院无人系统技术研究中心,北京100081

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家重点研发计划(2017YFB1300305);国家自然科学基金(81630051,81601565,61703407);载人航天第四批预先研究基金(030602);国防科技重点实验室基金(6142222030301);天津市科技重大专项与工程(16ZXHLSY00270,17ZXRGGX00020)项目资助

年　　份：2018

卷　　号：39

期　　号：5

起止页码：65-72

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：由于大脑的状态处于不断变化中,因此提取自脑电图中的特征,其质量并不总是足够高以保证脑-机接口（BCI）的可靠输出。提出了基于贝叶斯估计的动态停止（DS）策略,并将其整合到基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的BCI系统中,以进一步优化和提升SSVEP-BCIs的性能。10人次的实验结果表明,相比于传统的静态停止（FS）策略,DS策略能有效提升信息传输率（ITR）,尤其是使用扩展的典型相关分析的DS策略相比FS策略提升了7.85%。另外,使用总体任务相关成分分析的DS策略得到的平均和最高ITR分别是352.3和435.7 bits/min。因此,证明了通过整合DS策略可以进一步提升SSVEP-BCIs的性能,并有希望推广到实际应用。

关 键 词：脑-机接口 稳态视觉诱发电位 脑电图 动态停止策略  典型相关分析  任务相关成分分析  

分 类 号：R318[生物医学工程类] TH77[基础医学类]