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Neuroscience

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JoVE Journal Neuroscience
P300-आधारित मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस वर्तनी प्रदर्शन अनुमान क्लासिफायर-आधारित विलंबता अनुमान के साथ
Author Spotlight: Comparative Imaging of Neural Activity in Awake and Freely Moving States
Journal (Neuroscience)
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Prototype of the At-Home Multi-Modal Data Collection Platform for Adaptive Deep Brain Stimulation (Video) | JoVE
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P300-आधारित मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस वर्तनी प्रदर्शन अनुमान क्लासिफायर-आधारित विलंबता अनुमान के साथ

Article DOI: 10.3791/64959-v • 06:09 min • September 8th, 2023
September 8th, 2023 •
1, 1, 1, 2, 3,4, 1
1Brain and Body Sensing Lab, Mike Wiegers Department of Electrical & Computer Engineering, Kansas State University, 2Adaptive Cognitive Assessment Laboratory, Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Michigan, Ann Arbor, 3Direct Brain Interface Laboratory, Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of Michigan, Ann Arbor, 4Direct Brain Interface Laboratory, Department of Biomedical Engineering, University of Michigan, Ann Arbor

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यह लेख एक छोटे परीक्षण डेटासेट का उपयोग करके उसी दिन P300 स्पेलर ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) सटीकता का अनुमान लगाने के लिए एक विधि प्रस्तुत करता है।

Tags

P300-आधारित मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफ़ेस स्पेलर प्रदर्शन अनुमान क्लासिफायर-आधारित विलंबता अनुमान BCI सिस्टम डेटा संग्रह सत्यापन अंतिम उपयोगकर्ता प्रयोगकर्ता यादृच्छिक भिन्नता झूठे अनुमान P300 स्पेलर सटीकता अनुमान समय निवेश आत्मविश्वास सीमा क्लासिफायर-आधारित विलंबता अनुमान (CBLE) प्रोटोकॉल टाइपिंग डेटा
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