BCI-Walls：一种预测大脑计算界面成功或失败的稳健方法
摘要：面向大脑计算界面 (BCI) 的可靠实时侦测意识脑电图 (EEG) 变化是必要的，以便控制视频游戏。然而，头皮记录中存在非稳态噪声，例如面部肌肉活动和眼球运动。这会干扰侦测过程，使其潜在地不可靠或甚至不可能完成。我们开发了一种新的方法，通过要求头皮记录的信噪比大于基于最高和最低噪声方差的信噪比墙 (SNR-wall)，为意识脑电图变化的侦测是否能在非稳态噪声存在下进行提供了一个明确可衡量的标准。作为一个教学示例，我们在八种不同的活动（如玩视频游戏或大声朗读）期间记录了中央电极 Cz 的信号，以引起非稳态噪声。结果显示，面部肌肉活动和眼球运动对EEG的可检测性有着重要影响，并且减小眼动伪迹和肌肉噪声对于能够检测意识脑电图变化至关重要。
作者：Bernd Porr, Luc''ia Mu~noz Bohollo
论文ID：2210.16939
分类：Signal Processing
分类简称：eess.SP
提交时间：2023-07-04