用matlab生成谐波代码-ITR-optimisation:基于SSVEP的BCI的直接ITR优化

用matlab生成谐波代码基于SSVEP的BCI的直接ITR优化 介绍 该存储库包含示例代码，用于在基于稳态视觉诱发电位的大脑计算机接口中优化信息传输速率（ITR）。 所提出的分类方法的新颖之处在于它基于直接ITR最大化。 ITR是衡量BCI绩效的标准。 它将分类器的准确性和速度组合为一个数字，该数字显示了BCI在一个单位时间内传输了多少信息。 因此，最大化ITR将使用户可以在固定的时间间隔内传输到外部设备（计算机，机器人等）的信息量最大化。 该方法在Anti Ingel，Ilya Kuzovkin和Raul Vicente中介绍。 “基于SSVEP的BCI的直接信息传输速率优化。” 神经工程学报16.1（2018）。 使用我们的代码时，请引用本文。 要求 此代码需要具有numpy，scipy，matplotlib，pandas，sklearn，rpy2库的Python 2.7。 库rpy2用于在Python中运行R命令。 使用rpy2的原因是我们需要计算偏态正态分布累积分布函数值，而我在相应的scipy函数中遇到了内存泄漏错误。 如果您在安装rpy2时遇到问题，请尝试按照以下步骤操作