ABSTRACT Detta papper syftar till att utveckla en Brain-dator interface (BCI) stavare som använder ögonslutna och dubbelblinking electroencephalogram (EEG) signalerar och baseras på asynkron mekanism. Det föreslagna systemet består av en signalbehandlingsmodul och ett grafiskt användargränssnitt (virtuellt tangentbord-VK) med 26 engelska tecken plus en speciell symbol. En upptäckt ''ögonsluten'' (EG) händelse framkallar kommandot ''select'', medan en ''dubbel- blinking'' (DB) händelse fungerar som ''undo''' kommandot. Det föreslås att EEG-signalanalys av tre grupper av händelser ('ögonöppna'' - idle state, EC och DB) skall klassificeras i tre klasser. Resultaten visar att den föreslagna BCI kan uppnå en total noggrannhet på 93,8% för klassificering i flera klasser. Den föreslagna stavaren används sedan i online-experimentet för att stava ordet ''bcispeller'' med ett 1-s tidsfönster. Följaktligen uppnår den en genomsnittlig noggrannhet på 92,3 % och en genomsnittlig stavningshastighet på 5 bokstäver/min. Sammantaget visar detta dokument på förbättringar med hög noggrannhet och stavningsgrad som visar på genomförbarheten och tillförlitligheten av att genomföra en verklig BCI-stavning. INDEX TERMS Brain-computer interface (BCI), electroencephalogram (EEG), stavning, ögonsluten EEG, dubbelblinking EEG, stöd vektor maskin (SVM), asynkron BCI.
Systemet använde EC som ''select command'' och ett DB som ''undo'' kommando, visade god noggrannhet och stavningshastighet REF.
A High-Rate BCI Speller Based on Eye-Closed EEG Signal
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}