典型文献
采用最小二乘转换的在线SSVEP字符输入系统设计与实现
文献摘要：
针对SSVEP-BCI系统信息传输率高、鲁棒性强,当前基于有训练分类算法的SSVEP-BCI系统需要较长时间采集训练数据,而基于无训练算法的系统难以满足实时性要求的问题,提出只需少量训练数据的高效在线字符输入系统,实现了快速准确的字符输入.该方法利用最小二乘转换技术进行跨被试迁移学习,并使用FoMSFA和多频率学习技术进行频率识别.使用者仅需进行2组训练数据采集,即可在1.96 s内实现单字符快速准确地在线输入.对15名受试者执行有提示字符输入,平均准确率和信息传输率分别为79.3％和161.9 bit/min;10名受试者执行无提示字符输入,平均准确率和信息传输率分别为80.0％和163.5 bit/min的实验.迁移学习技术和高效SSVEP识别算法的结合,为在线SSVEP-BCI系统的发展提供了新思路.
文献关键词：
脑机接口;稳态视觉诱发电位;在线字符输入系统;迁移学习
中图分类号：
作者姓名：
李振华;刘柯;邓欣
作者机构：
重庆邮电大学 计算机科学与技术学院,重庆400065
文献出处：
引用格式：
[1]李振华;刘柯;邓欣-.采用最小二乘转换的在线SSVEP字符输入系统设计与实现)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(05):859-868
A类：
在线字符输入系统,FoMSFA
B类：
SSVEP,系统设计与实现,BCI,信息传输,传输率,分类算法,较长时间,集训,训练数据,训练算法,快速准确,法利,转换技术,跨被试,迁移学习,多频率,频率学,学习技术,行频,组训,单字,平均准确率,bit,识别算法,脑机接口,稳态视觉诱发电位
AB值：
0.288482
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