本方案主要面向脑机接口竞赛团队与神经工程研发机构,针对P300字符拼写系统中存在的三大核心痛点:微弱信号(3-10μV)易被自发脑电噪声(>50μV)淹没、跨被试准确率不足60%、实时拼写速率低于35bits/min等瓶颈问题。相较传统依赖单一时空滤波(如xDAWN算法)和固定校准次数的方案,我们创新性地构建了多模态增强架构——通过GAN生成对抗网络强化P300特征表达,将信噪比提升4.2dB;采用域对抗迁移学习(DANN)实现跨被试数据自适应,使模型泛化准确率达85.7%;同时部署轻量化时序卷积网络(TCN),在128Hz采样率下将单次分类延迟压缩至80ms,最终达成72bits/min的信息传输率(ITR),较经典SWLDA方案提升106%。技术实现层面,方案基于64通道高密度EEG采集系统(阻抗<5kΩ)与PsychoPy刺激引擎,深度融合xDAWN空域滤波、深度残差压缩(20Hz有效带宽)及动态概率矩阵解码算法,形成从信号采集、噪声抑制到实时分类的端到端闭环,已成功应用于BCI Competition IV数据集2的冠军解决方案,并为渐冻症患者拼写系统提供9字符/分钟的高效交互支持。
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