cIOL:cIOL（具有在线学习的约束ICA）算法
国际劳工组织
cIOL（具有在线学习的约束ICA）算法
引文
Y.-E. 李新Kwak，S.-W. Lee，“一种用于动态脑机接口的实时运动伪像去除方法”，IEEE Trans。 《神经系统与康复工程》，第一卷。 2020年12月28日，第2660-2670页。
描述
近来，已经广泛研究了实用的脑机接口（BCI）以检测现实世界中的人类意图。 但是，实验室和现实环境之间仍然存在性能差异。 造成这种差异的主要原因之一是用户的不稳定身体状态（例如，人体运动不受严格控制），这会产生意想不到的信号伪像。 因此，为了最大程度地减少基于脑电图（EEG）的BCI的性能下降，我们提出了一种新颖的工件去除方法，称为带有在线学习（cIOL）的约束独立成分分析。 cIOL可以找到并拒绝与EEG信号中与人体运动（即运动伪影）有关的类噪声成分。 为了获得运动信息，隔离的电极用于使用高电阻材料来阻挡来自大脑的电信号。
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