En stor begränsning av Brain-Computer Interfaces (BCI) är deras långa kalibreringstid, eftersom mycket data från användaren måste samlas in för att justera BCI för denna målanvändare. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att minska denna kalibreringstid genom att använda data från andra försökspersoner. Mer exakt föreslår vi en algoritm för att legalisera de gemensamma rumsliga mönster (CSP) och linjära diskriminantanalys (LDA) algoritmer baserade på data från en delmängd av automatiskt utvalda ämnen. En utvärdering av vårt tillvägagångssätt visade att vår metod avsevärt överträffade standardutformningen av BCI, särskilt när mängden data från målanvändaren är liten. Vår strategi bidrar därför till att minska mängden data som behövs för att uppnå en given prestandanivå.
Ett annat nytt arbete REF legaliserar de gemensamma rumsliga mönster (CSP) och linjära diskriminantanalysalgoritmer (LDA) baserat på data från en delmängd av automatiskt utvalda individer.
Learning from other subjects helps reducing Brain-Computer Interface calibration time
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}