bci 系统复现，项目主要利用结合了稳态视觉诱发电位(SSVEP)范式的脑机接口技术。通过自主设计的刺激器闪烁刺激，诱发大脑产生与闪烁刺激频率一致的基频和倍频的脑电信号。通过脑电采集设备对脑电信号进行采集放大，并传达给计算机，计算机在MATLAB 软件中对采集得到的信号采取频谱分析，进行对脑电信号进行处理识别，从而实现脑电信号与控制信号的转换。之后，将控制信号通过蓝牙设备对第三方设备传达控制指令，凭借指令第三方应用根据对应的预先设定的指令进行预想的状态反应。 即可实现利用脑电信号进行脑控打字拼写、脑控智能机器人（轮椅模型）、脑控智能家居的控制。从而达到为某些失能人群提供服务的目的。 1 产品包括视觉刺激软（硬）件、脑电采集设备、脑电信号放大器、脑电信号处理软件、以及相应的功能性辅助软件五部分。仅需对不同个体进行简单校准，即可进行使用。产品主要利用了稳态视觉诱发电位的脑机接口技术，通过产品配套的硬件以及软件部分。对于有运动障碍，语言障碍的使用者，仅需使用者视觉情况正常以及大脑意识清晰，即可通过SSVEP刺激，诱发使用者大脑枕叶视觉区产生稳态视觉诱发电位。

支持向量机 进行P300检测分类，数据预处理以及分类代码

人工智能-机器学习-计算机辅助认知训练对非痴呆型血管障碍患者认知功能及P300的影响.pdf

大数据-算法-颞叶癫痫患者的定量脑电图和P300研究.pdf

于耳垂．实验期间受试者安静地坐在一张椅子上，放松身体，集中注意力，尽可能减少眨眼及肢体运动． １．３　用户界面 实验分为训练过程和测试过程．训练期的用户界面，如图１所示．界面可分为两个部分：３×４的字 母矩阵、目标字符．测试期的用户界面，如图２所示．界面可分为４个区：一级选择的字母刺激区（Ⅰ）、二 级选择的候选汉字刺激区（Ⅱ）、目标拼音区（Ⅲ）、目标汉字区（Ⅳ）．一级选择的字母刺激区按３×４矩阵 排列，由２６个 英 文 字 母、两 个 标 点 符 号（“，”、“．”）和 两 个 功 能 键（“Ｅｎｔｅｒ”———一 级 选 择 完 毕 确 认， “×”———删除）组成；二级选择的汉字刺激区里包含了一级选择的字母对应最常见的１１个汉字和一个 候选字换页功能键（“Λ”———将候选字区换成下一页的候选字）；目标拼音区包含了一级选择得到的目 标拼音；目标汉字区含有二级选择得到的汉字（图１）．系统处在二级选择期，此时一级选择的刺激区不 会消失，处于静止状态，在一定程度上可以使界面更加直观明朗，使用更加方便． 　　图１　训练期的用户界面 图２　测试期的用户界面　 Ｆｉｇ．１　Ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｒａｉｎｉｎｇ　ｐｅｒｉｏｄ　 Ｆｉｇ．２　Ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ｉｎ　ｔｅｓｔ　ｐｅｒｉｏｄ １．４　实验过程 图３　中文输入系统的实验流程图 Ｆｉｇ．３　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｄｉａｇｒａｍ　ｕｓｉｎｇ Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｉｎｐｕｔ　ｓｙｓｔｅｍ 整个实验进行６ｄ，前３ｄ是训练期，后３ｄ是测试期，实验过 程如图３所示．训练期，训练开始后，３ｓ的 准 备 时 间．屏 幕 左 上 方 给出目标字母．然后字母矩阵开始单个单元随机闪烁，每个单元都 重复了１０次后进入下一个字母的训练，直到训练字符数达到设定 值退出，受试者每天训练３０个字母． 测试期，实验开始有３ｓ的准备时间．界面上的１２个按键随机 闪烁一次称为一 个Ｒｕｎ，１２个 按 键 都 闪 烁 完 一 次 称 为 一 个 Ｔｒｉ，ｎ 次Ｔｒｉ后，调用数据处理模块后的结果，查看是否为“Ｅｎｔｅｒ”功能按 钮，这一个过程称为Ｅｐｏｃｈ．如果不是“Ｅｎｔｅｒ”功能按钮，显示出与 这个结果相关 联 的 候 选 字，继 续 下 一 个 字 母 的 选 择；如 果 是“Ｅｎ－ ｔｅｒ”功能按钮则 进 入 二 级 选 择 状 态，得 到 的 候 选 字 群 随 机 闪 烁，ｎ 次Ｔｒｉ后，调用数据处理模块的结果，并将结果显示在用户界面左 下角． 一个中文字被成功选 择 之 后，返 回 进 入 到 了 下 一 个 中 文 字 环 节，直到达到了事先设定好的字 数，则 退 出 系 统．一 个 中 文 字 的 整 个过程，如图４所示． 图４　测试阶段整体流程 Ｆｉｇ．４　Ｗｈｏｌｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｅｓｔｉｎｇ　ｐｈａｓｅ 测试阶段的打字数设定为７个，且为“华侨大学欢迎你”，当字数达到设定值时，系统自动退出．单个 字符闪烁刺激的正确率高于以行列闪烁［６］，系统采用单字符闪烁刺激．参考刺激间隔时间对系统性能的 ０７２ 华 侨 大 学 学 报 （自 然 科 学 版）　　　　　　　　　　　　　　２０１５年

针对在Ｐ３００的脑－机接口（ＢＣＩ）汉字输入系统中输入速度较慢的问题，开发了一套新型的汉字拼音输 入在线脑－机接口系统．用户界面中设计新型的二级选择模式，减小了用户在实验中的视角转移，并且将自然 语言处理（ＮＬＰ）技术用到此系统中，可以使此套在线系统的正确率和速度都有所提高．实验结果表明：此改进 的Ｐ３００－ＢＣＩ系统汉字输入速率可达１．３７字·ｍｉｎ－１，有效地提高了汉字的输入速率；随着用户使用次数增 多，系统的效果会进一步得到提高，用户与外界交流将会更加方便快捷．

第三届BCI竞赛数据集dataset Ⅱ，包括数据集说明文档和测试集的目标字符。数据集在官网下很慢，这里分享一下matlab 格式资源，需要的自取。本人主页也有官网下载方法介绍的博客，时间充足的可去官网下载~

主要用于P300信号的处理 包含PCA处理和相应的滤波程序

P300_speller

行业分类-电信-一种基于卷积神经网络的P300脑电信号检测方法.rar