文件名称：matlab匹配滤波代码-FeatAttnClassification:该存储库包含与“FeatAttnClassification”项目关联
文件大小：7.37MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 19:51:20
系统开源
matlab匹配滤波代码优化基于频率标记的脑电图数据中基于特征的注意力的分类 有关此存储库的完整详细说明，请参阅：Renton AI，Painterer DR和Mattingley JB（2021）优化带有频率标记的脑电图数据中基于特征的注意力的分类。 [发布时将添加链接] 作者 安吉拉·伦顿（Angela I.Renton） 笔记！ 该github存储库包含用于实验任务和分析脚本的代码。 与这些脚本关联的数据文件夹存储在[发布时插入链接] 背景 脑机接口（BCI）和神经反馈训练协议是一个快速扩展的研究领域，需要对神经活动模式进行准确而可靠的实时解码1。 这些协议通常利用选择性注意力，这是一种神经机制，用于优先处理与任务相关的刺激特征（基于特征的注意力）或发生在任务相关的空间位置（空间注意力）的感觉输入。 在视觉模态中，由频率标记刺激引起的稳态视觉诱发电位（SSVEP）很好地索引了对不同输入的神经React的注意调节。 这些信号可靠地存在于单次EEG数据中，对常见的EEG伪像具有很大的弹性，并且可以分离对多个同时出现的视觉刺激的神经React。 迄今为止，使用单试验SSVEP对BCI控