【摘 要】
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脑机接口（Brain computer interface,BCI）是一项前沿的人机交互技术,它在人的大脑和外部环境之间创建了一种新的交流与控制通道,尤其是对那些有严重神经肌肉损伤、缺失运动功能的患者,BCI通过刺激大脑可以帮助他们与外界进行通信。P300 Speller是目前BCI广泛使用的应用之一,它利用脑电图（EEG）信号中的事件相关电位（ERPs）,使用户能够进行拼写操作。错误相关电位（E
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脑机接口（Brain computer interface,BCI）是一项前沿的人机交互技术,它在人的大脑和外部环境之间创建了一种新的交流与控制通道,尤其是对那些有严重神经肌肉损伤、缺失运动功能的患者,BCI通过刺激大脑可以帮助他们与外界进行通信。P300 Speller是目前BCI广泛使用的应用之一,它利用脑电图（EEG）信号中的事件相关电位（ERPs）,使用户能够进行拼写操作。错误相关电位（Err P）是ERPs中的一种,当用户在执行一项任务的过程中发生错误时,就会产生Err P。通过检测大脑信号中的Err P能够提高BCI的性能,但要在单个试次中实现高性能的Err P检测仍然很难。因此,基于中文拼音输入系统,我们提出了一种新的基于决定系数的Err P检测方法,能够有效的在单个试次中检测出Err P。该方法对每个被试数据集中的所有试次计算反馈开始后每个时间点的决定系数,构造每个导联随时间变化的决定系数曲线图,通过搜索决定系数的均值曲线的峰值来获取时间窗口,最后对每个时间窗口使用Err P检测算法。一共有15名健康的被试参加了Err P反馈实验,我们以ACC、AUC和F1为评价指标,将本文提出的方法与一些主流的方法进行对比,采用5折交叉验证获得的平均结果分别为:73.31%,71.36%,47.04%。通过统计分析,我们提出的方法优于其他方法。随着研究的深入,一些研究人员提出可以使用检测到的Err P来调整系统并对错误进行矫正。但这需要采集大量的训练数据,要花费很长时间。因此,本文研究了三种基于Err P模型的矫正算法,并与其他三种基于纯语言模型的矫正算法进行比较,旨在找到一种可以不依赖Err P模型但与其性能相当的算法。分类器输出的结果中包含了字符矩阵中每个字符可能成为目标字符的概率或得分,当通过字符匹配后生成多个候选词时,我们就可以利用分类器的这些输出推断出用户想要拼写的词。我们进行离线分析以比较不同矫正算法的准确性,与Err P模型置信度矫正算法相比,简单字典矫正算法、分类模型排序矫正算法及贝叶斯矫正算法的准确性均有明显的提高,完美Err P模型矫正算法与简单字典矫正算法的准确性相当,并且贝叶斯矫正算法的矫正性能高于噪音信道模型的矫正算法。
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