摘要
本研究旨在评估利用脑电图（Electroencephalogram, EEG）实现不同受试者之间通信的可能性。实验中，通过视觉刺激引导13名受试者想象英语元音“a”、“e”、“i”、“o”和“u”，并记录其EEG信号。随后对采集的信号进行预处理，以去除伪迹和噪声。提取的特征包括平均功率、均值、方差和标准差，并采用双极神经网络进行分类。该方法的最高分类准确率达到44%。结果表明，EEG信号中包含一定程度的可区分信息，具备用于跨受试者分类的潜力。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| eeg-signal-classification-on | Bipolar Neural Network | Accuracy (% ): 44 |