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MLSP Competition, 2010: Description of first place method

机译:2010年MLSP竞赛:第一名方法的说明

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摘要

Our winning approach to the 2010 MLSP Competition is based on a generative method for P300-based BCI decoding, successfully applied to visual spellers. Here, generative has a double meaning. On the one hand, we work with a probability density model of the data given the targeton target labeling, as opposed to discriminative (e.g. SVM-based) methods. On the other hand, the natural consequence of this approach is a decoding based on comparing the observation to templates generated from the data.
机译:我们在2010年MLSP竞赛中的获胜方法基于一种基于P300的BCI解码的生成方法,该方法已成功应用于视觉拼写者。在这里,生成具有双重含义。一方面,我们使用给定目标/非目标标签的数据的概率密度模型,这与判别性方法(例如基于SVM的方法)相反。另一方面,该方法的自然结果是基于将观察结果与从数据生成的模板进行比较的解码。

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