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【2h】

Heading for motor imagery brain-computer interfaces (MI-BCIs) usable out-of-the-lab: Impact of dry electrode setup on classification accuracy

机译：用于电动机图像脑 - 计算机接口（MI-BCIS）可用的实验室：干电极设置对分类准确性的影响

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Maria-Isabel Casso; Camille Jeunet; Raphaelle N. Roy;
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年度 2021
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1. Motor imagery-induced EEG patterns in individuals with spinal cord injury and their impact on brain-computer interface accuracy [J] . G R Mueller-Putz, Daly, V Kaiser Journal of neural engineering . 2014,第3期

机译：运动图像诱发的脊髓损伤个体的脑电图模式及其对脑机接口准确性的影响
2. Improved motor imagery brain-computer interface performance via adaptive modulation filtering and two-stage classification [J] . Biomedical signal processing and control . 2020,第Mara期

机译：通过自适应调制滤波和两阶段分类提高了运动图像脑机接口的性能
3. Classification of EEG Signals Based on Filter Bank and Sparse Representation in Motor Imagery Brain-Computer Interfaces [J] . Jin Wang, Qingguo Wei Journal of circuits, systems and computers . 2020,第3期

机译：基于滤波器的eEG信号分类，电机图像脑 - 计算机接口中的稀疏表示
4. Heading for motor imagery brain-computer interfaces (MI-BCIs) usable out-of-the-lab: Impact of dry electrode setup on classification accuracy [C] . Maria-Isabel Casso, Camille Jeunet, Raphaëlle N. Roy International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering . 2021

机译：用于电机图像脑 - 计算机接口（MI-BCIS）可用的实验室：干电极设置对分类精度的影响
5. Transcranial magnetic stimulation for individual identification of the best electrode position for a motor imagery-based brain-computer interface [O] . Siegfried Hänselmann, Matthias Schneiders, Norbert Weidner, 2015

机译：经颅磁刺激可单独识别基于运动图像的脑机接口的最佳电极位置
6. Towards a spatial ability training to improve Mental Imagery based Brain-Computer Interface (MI-BCI) performance: A Pilot study [O] . Suzy Teillet, Fabien Lotte, Bernard NKaoua, 2016

机译：走向空间能力培训，以改善基于心理图像的脑电电脑界面（MI-BCI）性能：试点研究

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