脑机接口P300数据,数据说明及初始的数据使用程序

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事件相关电位(ERP)是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。它反映了认知过程中大脑的神经电生理的变化，也被称为认知电位，也就是指当人们对某课题进行认知加工时，从头颅表面记录到的脑电位。

脑-机接口(BCI)中常用高密度导联来获取脑电(EEG)信号的空间信息,为了避免使用过多导联给EEG采集工作带来不便,消除无关的噪声通道,本文提出了一种基于共空间模式(CSP)的导联优化方法,基于CSP方法得到的投影矩阵,使用2-范数的导联筛选准则,筛选出在投影空间中权重较大的M个导联,目的是用较少的导联来获得与使用高密度导联相近的分类识别率。实验数据使用BCI Competition 2005DatasetⅢa,针对三个受试者的三类运动想象(左手、右手和脚),分别比较了使用该方法选择的导联和使用全部导联情况下得到的分类识别率。实验表明,使用筛选后的20导联得到的三个受试者的分类识别率,均高于使用全部60导联得到的分类识别率,从而验证了所提出方法的有效性和实用性

了解大脑，认识人类自身是当前科技界的一个前沿交叉领域

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在脑-机接口研究中，二维光标控制由于易实现、量化可以作为测试新范式和新算法原型的特点，一直是研究的热点。基于减小使用者的控制难度，实现光标在二维平面内任意位置移动的目标，我们仅使用两类运动想象就实现了光标的二维控制。通过把分类器的输出概率映射到我们设计的旋转控制坐标系中，实现光标二维移动。结合最后设计的一种固定5目标的验证实验，邀请4人参与该实验，从他们的控制效果上，可以得到控制策略简单有效的结论。

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一般的空间模式(CSP)是一种在脑-机接口(BCIs)背景下对脑电图(EEG)信号进行分类的流行算法。本文介绍了一种小样本环境中CSP的正则化和聚合技术。常规算法基于基于样本的协方差矩阵估计。因此，如果训练样本的数量很少，其性能就会下降。为了解决这一问题，提出了一种正则化的CSP (R-CSP)算法，该算法通过两个参数对协变矩阵估计进行正则化，从而降低估计方差，同时减小估计偏差。为了解决正则化参数确定的问题，进一步提出了聚合(R-CSP-A)的R-CSP，并将一些R-CSP聚合在一起，给出了一个基于集合的解决方案。提出了一种基于BCI竞争三种竞争算法的数据集IVa的算法。实验表明，在SSS（小样本环境）中，R-CSP-A的平均分类性能明显优于其他方法。