基于局部权重的临时相锁定时间转移数据增强方法用于快速校准SSVEP-BCI

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 基于训练的空间过方法对于解码稳态视觉唤起潜能 (SSVEPs) 是至关重要的.
• 目前的方法需要大量的校准数据,这限制了基于SSVEP的大脑计算机接口 (BCI) 的实用性.
• 缩短校准时间对于推进BCI技术至关重要.

研究的目的:

• 引入一种新的数据增强方法,即基于局部权重的临时相锁时间转移 (TLW-PLTS).
• 为了提高SSVEP解码的空间过器和时间模板计算的效率.
• 为了能够更快地对基于SSVEP的BCI进行校准.

主要方法:

• 该TLW-PLTS方法使用一个移动窗口策略,SSVEP响应时间用于数据增强.
• 使用时间波器来最大限度地提高时间共变率,并抑制增强数据中的噪声.
• 该TLW-PLTS方法与现有的空间过技术进行了整合.

主要成果:

• 与最先进的方法相比,TLW-PLTS方法显示出更高的解码性能.
• 使用TLW-PLTS时所需的校准数据要少得多.
• 在三个SSVEP数据集中观察到更好的分类准确度和信息传输速率 (ITR).

结论:

• TLW-PLTS数据增强方法为减少SSVEP中的校准时间提供了一个有希望的解决方案.
• 这一进步有助于开发更实用,更高效的脑电脑接口.
• 这些发现支持使用先进数据增强技术快速校准BCI的潜力.