基于可穿戴式脑磁图的视觉混合脑机接口研究

新兴的可穿戴式脑磁图技术为脑机接口(BCI)提供高质量数据奠定了基础.为探究可穿戴式脑磁图应用于视觉混合BCI上的可行性,本文基于稳态视觉诱发场(SSVEF)和Alpha波设计了SSVEF-Alpha混合BCI,并在不同分类模型上进行了性能对比结果表明,基于用户依赖(UD)的训练方法,混合BCI6分类平均分类准确率为(93.29±1.69)%,信息传输速率可达86.81bits/min,且使用短数据长度进行用户独立(UI)的训练方法比免训练的方法更具优越性.本研究验证了视觉混合BCI的有效性,为进一步开发设计可穿戴式脑磁图的BCI应用产品提供参考范例.