摘要: 脑机接口作为新兴的人机交互方式近年来受到了很多关注，基于ERP的脑机接口因为其正确率高，无需训练等特点一直以来都是研究的热点，而P300拼写器又是其中分类正确率最高和信息传输率最高的实验模型之一。然而由于位置上临近元素刺激和连续两次刺激等... 展开 脑机接口作为新兴的人机交互方式近年来受到了很多关注，基于ERP的脑机接口因为其正确率高，无需训练等特点一直以来都是研究的热点，而P300拼写器又是其中分类正确率最高和信息传输率最高的实验模型之一。然而由于位置上临近元素刺激和连续两次刺激等干扰限制了P300拼写器正确率的进一步提高。近年来，对于正确率提升的研究主要集中在范式和算法两个方面，但是将两者结合的研究却很少。本文首先通过脑电采集设备和Matlab实现了一个基于P300的拼写器。其次，结合人脸范式和组合分类器方法两方面的研究成果，探索进一步提升分类正确率的可能性。结果发现同时应用人脸范式和组合分类器方法的情况下能够进一步提升拼写器的正确率。尤其是发现了组合分类器方法同样可以提高人脸范式的分类正确率，证明了结合多方面的研究成果的可能性。最后，通过分析两种范式下的事件相关电位叠加波形从认知科学的角度解释了临近刺激对于被试注意力的干扰，以及下方和右方的临近刺激对于被试的干扰更大等结论，从而为进一步提高拼写器的分类正确率提供了理论依据。 收起