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Decoding SSVEP responses based on PARAFAC decomposition

机译:基于PARAFAC分解解码SSVEP响应

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摘要

In this position paper, we investigate whether a parallel factoranalysis (Parafac) decomposition is beneficial to the decoding ofsteady-state visual evoked potentials (SSVEP) present inelectroencephalogram (EEG) recordings taken from the subject's scalp. Inparticular, we develop an automatic algorithm aimed at detecting thestimulation frequency after Parafac decomposition. The results arevalidated on recordings made from 54 subjects using consumer-grade EEGhardware (Emotiv's EPOC headset) in a real-world environment. Thedetection of one frequency among 12, 4 and 2 possible was consideredto assess the feasibility for Brain Computer Interfacing (BCI).We determined the frequencies subsets, among all subjects, that maximizethe detection rate.
机译:在本立场文件中,我们调查了并行因子分析(Parafac)分解是否有益于对从受试者头皮获取的脑电图(EEG)记录中存在的稳态视觉诱发电位(SSVEP)进行解码。特别是,我们开发了一种自动算法,旨在检测Parafac分解后的刺激频率。在真实环境中使用消费级EEG硬件(Emotiv的EPOC头戴式耳机)对54名受试者进行的录音记录中的结果进行了验证。考虑在12、4和2个可能的频率中检测一种频率以评估脑计算机接口(BCI)的可行性。我们确定了所有受试者中能最大化检测率的频率子集。

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